Crea informazioni autorevoli sfruttando numerose origini
Gli enti di mappatura nazionale hanno bisogno di raccogliere, compilare e validare i dati da diversi sensori e origini di informazioni. Il telerilevamento dei dati — immagini aeree e dati di satelliti e altri sensori — è di fondamentale importanza per identificare e raccogliere feature nuove e modificate, aggiornandole sui dati base. Tali operazioni vengono effettuate con strumenti analitici che sfruttano sempre di più l'intelligenza artificiale e il l'apprendimento profondo. I dati e servizi provenienti da tutti i livelli della pubblica amministrazione e altre organizzazioni vengono incorporati facilmente. I dati compilati, quindi, possono essere verificati e corretti dal personale sul campo.
Raccolta dati
Rilevamento ed estrazione delle modifiche
Identificazione automatica
Integrazione di dati disparati
Operazioni sul campo
Rilevamento ed estrazione delle feature mutate
L'identificazione dei cambiamenti delle feature nel mondo reale è fondamentale per gli enti addetti alle risorse di mappatura e geospaziali nazionali che devono aggiornare le mappe per i loro clienti. Questo processo è sempre più automatizzato, grazie all'uso della GeoAI e dell'apprendimento profondo. Le nuove immagini vengono confrontate con quelle meno recenti utilizzando GIS per l'analisi delle immagini, per rilevare rapidamente i cambiamenti. Tali cambiamenti vengono confrontati con i dati delle mappe digitali per aggiornare rapidamente le feature.
Identificazione delle feature con GeoAI e apprendimento profondo
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento profondo con GIS, o GeoAI, automatizzano e accelerano il processo di rilevamento dei cambiamenti e identificazione delle feature. ArcGIS viene utilizzato per classificare le immagini ed etichettare i dati per l'apprendimento di modelli IA. I risultati dei modelli IA identificano le feature mutate che possono essere estratte e analizzate in ArcGIS. Queste feature vengono utilizzate rapidamente per aggiornare i dati autorevoli della mappa di base per un paese.
Accedere alle informazioni di altre organizzazioni
Le pubbliche amministrazioni a livello nazionale, regionale e locale, e altre organizzazioni, dispongono di dati che gli enti addetti alle risorse di mappatura e geospaziali nazionali possono utilizzare per compilare le modifiche e ridurre la ridondanza nella raccolta dei dati. L'integrazione di queste origini da vari formati differenti richiede strumenti di data interoperability e script di geoprocessing che estraggono, trasformano e caricano i dati automaticamente per ricavare informazioni in maniera efficiente.
Raccogliere, verificare e correggere i dati sul campo
Pianificare dove inviare la forza lavoro è fondamentale per catturare efficacemente i cambiamenti. La raccolta dei cambiamenti sul campo con lo stesso GIS aziendale utilizzato in ufficio evita errori e barriere tra i gruppi di lavoro. L'accesso, la navigazione e il monitoraggio delle posizioni del personale e dei progressi migliorano la sicurezza e l'efficienza. Le app per le operazioni sul campo di ArcGIS forniscono la verifica di chi ha raccolto i dati, quali, dove e quando.
RACCOLTA E CATTURA
Modernizzazione dell'elaborazione di immagini in larga scala
L'Ordnance Survey britannico sta gestendo i problemi di trasferimento del flusso di lavoro di elaborazione delle immagini sul cloud sfruttando le funzionalità delle immagini ArcGIS.
Raccolta e cattura
La PACI kuwaitiana utilizza arcgis.learn
L'ente pubblico per l'informazione civile (PACI) ha utilizzato l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo per modernizzare i dati GIS e sostenere l'iniziativa Kuwait Vision 2035.
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RACCOLTA E CATTURA
Intelligenza artificiale e apprendimento profondo
Scopri in che modo è possibile utilizzare modelli di apprendimento profondo per un'ampia varietà di casi d'uso, ad esempio rilevamento e classificazione di oggetti 2D e 3D.
RACCOGTA E CATTURA
ArcGIS Field Maps
ArcGIS Field Maps combina le funzioni di ArcGIS Collector, ArcGIS Tracker e ArcGIS Explorer in un'unica app, per una mappatura mobile efficiente.
RACCOLTA E CATTURA
Raccolta di dati con GeoAI e apprendimento profondo
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento profondo stanno rivoluzionando la produzione delle mappe, consentendo di risparmiare tempo e lavoro, migliorando al tempo stesso la qualità dei dati.
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Classificazioni del suolo con l'apprendimento automatico
In Queensland, in Australia, un modello di visione computerizzata è stato addestrato per la classificazione automatica di diversi tipi di uso del suolo.
