ArcGIS 10.7 深度学习入门与应用

"ArcGIS 10.7 深度学习文档" 在ArcGIS 10.7中涉及的深度学习领域，主要关注了几个关键点。首先，emd文件是自定义的JSON格式文件，它包含必要的键如"Framework"、"ModelConfiguration"和"ModelType":"ModelFile"，以及可选的键如"ImageHeight"。用户可以创建一个txt文件并将其后缀改为emd来创建这种文件。 关于深度学习模型，ArcGIS 10.7本身并不提供训练模型的功能。模型的获取需要借助外部第三方框架，例如Tensorflow或Keras，用户需在运行ArcGIS的机器上安装这些框架，以便能够调用已训练好的模型进行预测。因此，ArcGIS Pro不具备模型训练的能力，仅能用于调用和应用已训练的模型。 在深度学习的工作流程中，ArcGIS 10.7扮演的角色如下： 1. **样本准备**：这是深度学习的第一步，涉及到收集和预处理用于训练模型的数据。在ArcGIS Pro中，可以利用其功能创建和管理训练样本，例如分类样本和识别样本。 2. **模型准备和训练**：虽然模型训练不在ArcGIS Pro的功能范围内，但用户需要理解模型的构建和优化过程，这通常在像Tensorflow或Keras这样的第三方深度学习平台上完成。 3. **结果预测**：当模型训练完成后，可以将其导入到ArcGIS Pro中，用于对新的地理空间数据进行预测和分析。例如，模型可以应用于语义分割、目标检测、目标识别或实例分割等任务，以帮助解析和理解地理图像数据。 ArcGIS 10.7的深度学习功能，结合了GIS的强大空间分析能力与深度学习的图像理解能力，使得用户能够在地理空间数据上实现高级的自动化分析。通过ArcGIS Pro，用户能够更有效地利用训练好的模型，进行复杂的地理空间问题解决。 为了充分利用这些功能，用户需要了解和掌握先决条件，如正确安装ArcGIS Pro和相关深度学习框架，以及如何在ArcGIS环境中创建和管理训练样本。同时，对于模型的理解和选择合适的模型进行训练也是至关重要的，因为这直接影响到在ArcGIS Pro中应用模型的效果。