おける空間解析の主要コンポーネントでした。機械学習を使用して、画像分類を実行したり、クラスタリングを使用してデータに情報を付加したり、空間リレーションシップをモデル化することができました。機械学習は、問題を解くためにアルゴリズムを使用して構造化データが処理される、人工知能の一分野です。従来の構造化データでは、アルゴリズム内で動物の種類ごとに特定の特徴を理解し、他の写真内のそれらの動物の識別に使用できるように、人が猫や犬の写真などのデータにラベルを付ける必要があります。ネットワークの形式でアルゴリズムの複数のレイヤーを使用する機械学習のサブセットです。ネットワークの異なるレイヤーを介して入力データが解析され、各レイヤーがデータ内の特定の特徴およびパターンを定義します。ネットワーク内のレイヤーを介して画像を処理し、その後、建物や道路を分類するために必要な識別子を見つけることができます。アプリケーションにおける難しい質問の一部に回答するためのツールおよびワークフローを開発しました。ラーニング手法に移行しつつある分野です。ラーニングの異なるアプリケーションを理解することが重要です。ビジョンのタスクが存在しています。セグメンテーションを実行できるツールを開発しました。ラベルまたはクラスをデジタル画像に割り当てることを含みます。左下のドローン画像には群衆というラベルが付けられ、右のデジタル写真には猫というラベルが付けられます。オブジェクトの検出オブジェクトの検出は、画像内の特徴を特定する処理です。ネットワークが飛行機の位置を見つけました。ビジョンの使用事例では、あるモデルは、さまざまな動物の位置を検出することができます。ボックスが描画されます。セグメンテーションは、画像内の各ピクセルがクラスに属しているとして分類されるときに発生します。左下の画像では、道路のピクセルが道路以外のピクセルとは別に分類されます。右では、写真内で猫を形成するピクセルが猫として分類され、画像内の他のピクセルが他のクラスに属しています。セグメンテーション、画像分類と呼ばれます。土地利用の分類マップを作成する際に使われます。セグメンテーションは、各オブジェクトのインスタンスの境界が描画される、より正確なオブジェクト検出方法です。下記の左側の画像では、屋根の形状の正確なアウトラインを含め、家屋の屋根が検出されています。右側の画像では、自動車が検出され、自動車の個別の形状を確認できます。セグメンテーションとも呼ばれます。セグメンテーションの両方を組み合わせています。リダクションや超解像など)。下記の左側の画像では元の低解像度の画像が表示され、右側の画像では超解像モデルを使用した結果が表示されています。アプリケーションは、画像対画像変換とも呼ばれます。つの日付間の対象フィーチャの変化を検出して、変化の論理マップを生成できます。年前の住宅団地が表示され、中央の画像では現在の同じ住宅団地が表示され、右側の画像では新しい家屋を白色にした論理的な変化マップが表示されています。ラーニングのアプリケーションflist。