ArcGIS Deep Learning 解析

随着人工智能的快速发展，深度学习已成为自然语言处理、图像处理、计算机视觉等领域的热点研究方向，并且正在得到广泛的应用。ArcGIS作为一款出色的地理信息系统软件，其在深度学习领域的应用也备受关注。本文将从ArcGIS的深度学习基础，数据准备，模型训练及结果分析四个方面对ArcGIS深度学习进行解析。

一、ArcGIS深度学习基础

ArcGIS是由Esri公司开发的一款地理信息系统软件，其除了具有传统的GIS功能外，还支持全球范围的空间数据分析和决策支持，提供了全方位的数据挖掘、大数据分析、人工智能等技术支持，是国际上最具综合性的地理信息系统软件之一。在ArcGIS中，通过遥感影像分析、空间分析、以及地图制图等技术手段，我们可以从地理信息的角度出发对各种现实问题进行分析和解决。而ArcGIS中的深度学习则是在这一基础上，将机器学习领域的深度学习技术结合地理信息系统，以实现具备空间维度的深度神经网络模型的构建，并对各种地理信息进行识别、分类等操作。

二、数据准备

在进行深度学习之前，我们首先需要进行数据准备。在ArcGIS中，我们可以通过以下步骤对地理信息进行数据准备：

1、数据获取： 通过Esri公司提供的ArcGIS Online服务，我们可以获取各种遥感影像数据、地形数据、道路数据、建筑数据等地理信息数据。

2、数据处理： 在获取到数据后，我们需要进行数据预处理，包括图像处理、数据修复、晕染处理、及无效数据处理等操作。

3、数据切片： 基于大数据处理的需求，我们需要将数据进行切片处理