ArcGIS 10.7 深度学习：样本在分类与识别中的应用

"这篇文档是关于ArcGIS 10.7中深度学习的应用，特别是针对遥感影像的变化检测、目标识别和分类。文档由易智瑞中国信息技术有限公司编写，提供了从传统分类方法到深度学习方法的对比，以及如何制作和使用深度学习所需的样本。" 在ArcGIS 10.7中，深度学习被应用于遥感影像分析，以实现更高效准确的变化检测和目标识别。传统的遥感影像分类通常依赖于最大似然法、支持向量机等方法，需要经过预处理、加载数据到ArcMap或ArcGIS Pro，然后使用样本管理器选取样本并选择分类算法。而深度学习的方法虽然类似，但在样本选取和处理上有所不同。 深度学习的样本分为两类：用于分类和目标识别。对于分类，样本是图像本身，每个图像都与对应的类别标签相关联。而在目标识别任务中，样本除了原始图像，还需要一个XML或TXT文件来描述图像中的特定对象，这使得模型能够理解并识别出图像中的各个目标。 在第四章“样本介绍”中，文档详细讨论了如何准备这些样本。对于分类任务，样本是由图像和它们对应的类别标签组成的。每个图像代表一个类别，例如，一幅包含森林的图像可能标记为“森林”。另一方面，目标识别的样本则需要额外的注释文件，如XML或TXT，这些文件详细描述了图像中每个目标的位置和特征，使得模型能学习识别不同对象。 在ArcGIS Pro中，用户可以利用工具来创建和编辑这些训练样本，以便于训练深度学习模型。这个过程包括了选择合适的图像，定义和标注目标，以及为每个目标分配正确的类别。这样的样本数据集是深度学习模型学习和改进的基础，模型通过这些数据学习如何准确地识别和分类遥感影像中的特征。 总结来说，ArcGIS 10.7的深度学习功能扩展了地理信息系统的能力，使其能够利用深度神经网络技术处理遥感影像。通过理解并正确制作深度学习所需的样本，用户可以构建出更加精确和智能的遥感影像分析模型，实现自动化的目标检测、分类和变化检测，从而提升GIS在环境监测、城市规划等领域的应用效率。