ArcGIS Pro 深度学习
ArcGIS Pro是一款基于微软.NET Framework开发的桌面端GIS软件，主要用于密集型计算任务，它与ArcMap及ArcMap子套件不同，是两个方向的产品，在三维处理、深度学习、大规模数据加载等方面表现出色，本文将详细介绍如何在ArcGIS Pro中使用深度学习功能，包括安装步骤、环境配置、模型训练和常见问题解答。
一、ArcGIS Pro深度学习
ArcGIS Pro支持多种深度学习应用，包括影像分类、对象检测、语义分割、实例分割、影像转换和变化检测等，这些功能广泛应用于地理信息系统的各个领域，帮助用户更高效地处理和分析地理数据。
二、安装与配置
1. 安装ArcGIS Pro及其深度学习包
ArcGIS Pro的安装包可以分为两个部分：ArcGIS Pro安装包和ArcGIS Pro深度学习的相关包，要使用深度学习模型训练和预测，必须安装深度学习包，可以通过官方文档找到相关链接进行下载。
ArcGIS Pro安装包：可以从Esri官网或授权经销商处获取。
深度学习包：在官方文档中的深度学习介绍章节可以找到下载链接。
2. 配置Python环境
ArcGIS Pro调用的是外部的Python深度学习框架，因此需要配置相应的Python环境，建议使用conda来管理Python环境，以避免版本冲突和依赖问题。
创建并激活虚拟环境：
conda create -n arcgispro-py3 python=3.6
conda activate arcgispro-py3
安装必要的Python包：
conda install -c esri -c conda-forge arcgis
pip install tensorflow keras scikit-learn fastai
三、深度学习功能详解
1. 影像分类
影像分类涉及为数字图像分配标注或类，可以将无人机图像标记为人群，而将数码照片标记为猫，这种类型的分类也称为对象分类或图像识别，常用于对图像中的要素进行分类。
2. 对象检测
对象检测是在图像中定位要素的过程，在遥感图像中，神经网络可以定位飞机的位置，此过程通常涉及在感兴趣要素周围绘制一个边界框。
3. 语义分割
当图像中的每个像素被归为一类时，将会进行语义分割，道路像素与非道路像素分别进行了分类，这通常用于创建土地利用分类地图。
4. 实例分割
实例分割是一种更加精确的对象检测方法，将绘制每个对象实例的边界，可以检测房屋的屋顶形状或小型汽车的形状。
5. 影像转换
影像转换是将影像从一种可能的表达或样式转换为另一种的任务，例如降噪或超分辨率，这种类型的深度学习应用程序也称为影像到影像的转换。
6. 变化检测
变化检测深度学习任务可以检测两个日期之间感兴趣要素的变化，并生成变化的逻辑图，可以检测五年前的房产开发与如今的变化。
四、模型训练与导出
1. 划分并导出数据集
首先需要创建一个新项目并导入原始数据，然后使用打标签工具对数据进行标注，并导出带有标签的数据集。
2. 训练模型
在工具箱中找到训练深度学习模型选项，填写相关参数后开始训练模型，可以选择GPU或CPU进行训练，具体取决于硬件配置。
3. 使用模型进行预测
训练完成后，可以使用模型对未知数据进行预测分类，输出结果可以保存为模型文件，便于后续使用。
五、常见问题解答
Q1: ArcGIS Pro深度学习环境安装过程中遇到报错怎么办？
A1: 常见的报错多是由于Python环境配置不当引起的，可以尝试手动复制所需的Python包到指定目录，或者参考官方文档中的一键安装工具，确保网络连接正常，避免因网络问题导致安装失败。
Q2: 如何验证深度学习环境是否正确配置？
A2: 可以通过打开Pro下的Python窗口，尝试导入TensorFlow等库来验证环境配置是否正确，如果能够成功导入，则说明环境配置正确。
ArcGIS Pro提供了强大的深度学习功能，适用于各种地理信息系统的应用，通过合理配置环境和正确使用工具，可以大大提高地理数据处理和分析的效率，希望本文能够帮助读者更好地理解和应用ArcGIS Pro的深度学习功能。
到此，以上就是小编对于“arcgis pro 深度学习”的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位朋友在评论区讨论，给我留言。
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