Esri が管理するセキュアで拡張性に優れ、強靱なインフラストラクチャを使用して、コストと保守を節約します。 タイル画像をホストするためのコストは、画像にアクセスするユーザー数に関係なく固定です。そのため、何かが多くのユーザーに広まった場合でも、コストは変わりません。

構築済みのツールを使用して強力な画像およびラスター解析ワークフローを大規模に実行したり、オープン ソースの AI ツールおよびフレームワークとの統合によって、ピクセルの分類、オブジェクトの検出、およびオブジェクトの分類を実行したりできます。

データの管理から複雑さを取り除きます。 Esri が管理する柔軟で強靱なクラウド インフラストラクチャによって、組織内の誰もが必要なデータに対してすばやく検索、アクセス、共有できます。 データが増加すると、ユーザーのニーズに合わせてシステムの規模が自動的に拡大します。

地形、標高、土地被覆、表示設定の差異などの変数を識別します。 これらを理解することは、組織が不動産開発の場所、野生生物の生息地、保護地域、共同溝、消防員の位置などを見つけるのに役立ちます。

ディープ ラーニングを適用して、変化の検出ワークフローを効率化します。ArcGIS Image for ArcGIS Online は、山火事による焼け跡や洪水後の地形変化など、災害の影響を受けた地域を特定するためのツールを提供します。

対象物とインフラストラクチャの画像をアップロードしてから、画像処理と解析を適用して、対象物の状態を評価します。 画像を利用して、検査、コンプライアンス、および損傷評価のワークフローをサポートします。

マルチバンド画像を調べて、植被に関する情報を抽出します。 このデータを使用して、乾燥地域の健全な植生を識別し、干ばつ状態を監視し、山火事のリスクが高い地域を特定します。

集水域を特定して利用可能な給水量を予測し、ダム、道路、雨水排水管の建設などの計画済みのプロジェクトの環境への潜在的影響を評価します。

画像を解析して、対象地域間の最適パスと接続を特定し、道路と供給ネットワークの開発を最適化したり、保護された生息地間の野生動物コリドーを計画したりします。