探索深度学习与ArcGIS的完美融合：Python栅格函数库

探索深度学习与ArcGIS的完美融合：Python栅格函数库

raster-deep-learning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/raster-deep-learning

在当今大数据和人工智能并驾齐驱的时代，地理信息系统（GIS）也需要与时俱进。而Esri推出的Deep Learning Python raster function For ArcGIS正是将深度学习模型引入ArcGIS平台的一次创新尝试。这个开源项目不仅提供了详细的指导，还帮助用户创建自定义Python栅格函数，以便利用更多的深度学习模型在ArcGIS中进行推理。

1、项目介绍

这个项目基于Python栅格函数框架，实现了在ArcGIS中的深度学习模型推理。它为开发者提供了一系列的示例和工具，用于在ArcGIS Pro或ArcGIS Enterprise中运行深度学习任务，如对象检测和图像语义分割等。

2、项目技术分析

• 环境要求: 深度学习功能需要ArcGIS Pro 2.3或更高版本，或者ArcGIS Enterprise 10.7及以上，并配备Image Analyst许可。另外，CPU或NVIDIA GPU以及CUDA CuDNN也是必需的。

• 设置步骤: 从下载样本数据到安装必要的Python深度学习环境，项目文档详细说明了每一步操作，包括通过env_setup.bat或env_setup_server_tensorflow.bat脚本自动安装。

• 模型定义文件：用户需熟悉Esri模型定义文件(emd)，这是实现模型集成的关键。

• Python栅格函数模板：包含了对象检测和图像分类等功能，适用于不同的深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch。

3、项目及技术应用场景

在ArcGIS中，你可以：

• 物体检测: 使用Tensorflow Object Detection API识别图像中的特定对象，例如椰子树。
• 语义图像分割: 利用Tensorflow DeepLab对图像进行像素级别的分类，如土地覆盖分类。
• 实例分割与对象分类: 利用Keras的Mask R-CNN和Fast.ai SSD模型。
• 快速评估建筑物损坏程度: 针对ArcGIS Pro 2.5及Enterprise 10.8之后的版本，通过Keras或PyTorch模型进行特征分类。

这些应用广泛，可以应用于城市规划、环保监测、灾害评估等多个领域。

4、项目特点

• 提供多个预训练模型的示例和Python栅格函数模板。
• 自动化和手动环境设置选项，方便不同需求的用户。
• 兼容多种深度学习框架，灵活性高。
• 带有丰富的资源和教程，便于学习和贡献。

总的来说，Deep Learning Python raster function For ArcGIS是一个强大的工具，使GIS专业人员能够充分利用深度学习的威力，解决复杂的空间问题。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中找到适合你的解决方案。立即加入，开启你的深度学习GIS之旅吧！

raster-deep-learning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/raster-deep-learning