微軟AI技術與Esri GIS技術深度集成

在剛剛結束的2017年Esri全球用戶大會上，微軟環境科學家卡斯·約帕(Lucas Joppa)首次展示了微軟在人工智能(AI)領域的研究成果。約帕表示，“微軟深信，人類和計算機通過越來越多的智能算法合作，可以徹底改變我們應對某些巨大挑戰的方式。”

項目合作

在過去的一年裏，微軟、Esri、切薩皮克灣管理局一直在共同探索，人工智能技術如何提高管理部門的工作效率，幫助更多的區域、組織實現可持續的土地管理。他們項目合作的主要內容是將世界地圖集中的 1 米分辨率 NAIP 圖像作為樣本，訓練出先進的深度學習模型，並將模型集成到ArcGIS中。然後通過ArcGIS 平台提高高分圖像分類效率，並實現高效應用。

在具體操作中，他們將模型集成到 ArcGIS Pro後，通過以下四個視窗實時獲得信息結果。下圖是項目前期結果展示，包括 NAIP 原始圖像、曆史分類結果，ArcGIS Pro 實時處理能力後的AI分類結果，以及用以修正模型的AI分類中間過程。

AI算法的優勢

深度學習最強大的地方在於，用同樣的算法，可以分類它從未曾見過的區域。比如，將圖像從灣區切換到奧蘭多縣，在ArcGIS Pro 中，依然可以實時獲得較高精度的處理結果。

AI分類的精度

目前，模型已經可以正確地識別出植被、建築、道路、水域等地區。卡斯·約帕特別指出，深入學習的研究還將繼續。 比如，在部分房屋與道路混合區域，盡管分類結果尚不太準確，但這些信息將做為新的樣本，用以繼續訓練模型。

AI的處理效率

將AI 技術集成到ArcGIS 平台後，通過ArcGIS影像服務器產品提供的柵格大數據能力，高精度的土地覆蓋分類圖與高分辨率影像可以同步使用。在測試中，對整個奧克蘭縣進行圖像分類，僅僅需要幾個小時就可以完成。

後續目標

通過ArcGIS平台高效的處理效率以及不斷增加的樣本修正模型，本項研究成果還將深化到全美區域，用以影像分類。

盧卡斯·約帕認為，“最終，AI做得最好的一點是消失在後台，讓你忘記計算的複雜性。”