遥感影像下载后，一般我们都会做遥感解译，之前都是人工解译进行矢量化，现在有了人工智能，遥感解译变得更快更轻松，提高了上百倍的速度，当然，在一些细节处理，尤其是颜色、形状模糊的低分辨率影像，还是需要人工的解译配合。另一方面，大模型的崛起，在文章生成、视频生成、图片生成、空间生成上有了巨大的进度，但地理大模型还是方兴未艾，一方面由于地理大模型应用相对其他生成式模型应用广泛度缺乏，另一方面，地理大模型的

通用大模型在一些泛化的领域有很好的表现，比如说常用的chatgpt 豆包 kimi deepseek 等，在日常工作中确实够用了，但是如果我问一些专业领域的知识，如地理信息的知识，“水文循环”、“坡度与流域” 的关系时，以及我想出一些专题报告，城市控规与详细规划研讨，可能就会差很多，这个时候我们就需要把我们的专业知识告诉给大模型，类似与考试，需要教给学生知识，不仅仅是提供一个思路，他没学过，自然就

1. 地图制图与空间分析1.1 深度学习驱动的地图制图在地图制图方面，人工智能技术的应用已经取得了显著的进展。深度学习算法的引入使得地图制图过程更加智能化和高效化。通过训练深度神经网络模型，我们可以实现地图要素的自动提取和分类，从而大大减轻了制图人员的工作负担，提高了地图制图的速度和准确性。1.2 空间数据挖掘与智能分析在空间数据挖掘和分析方面，人工智能技术也发挥着重要作用。通过利用机器学习算法和

上面列出的 2023 年用于对象检测的 10 大深度学习模型突出了该领域一些最有前途和创新的模型。是一种用于对象检测的深度学习模型，它使用特征金字塔网络和新的焦点损失函数。是一种用于对象检测的深度学习模型，它使用 R-CNN 网络的级联来提高对象检测的准确性。，即全卷积单阶段对象检测，是一种用于对象检测的深度学习模型，它使用全卷积架构来预测每个对象的类别和位置。是一种用于对象检测的深度学习模型，它

SAM-Geo是一个用于地理空间数据的Python 包，可在 PyPI 和 conda-forge 上使用。本节教程是SAM-Geo官网的一个教程，根据输入提示范围创建mask遮罩。后面还有一种基于提示词创建的方式，如只输出房屋、道路、树木等，下一期我们专门写一篇。输入提示是指提供给模型以指导其生成或决策过程的信息或指令。在使用 Segment Anything Model (SAM) 生成对象掩

在本教程中，您将学习如何通过独立的 Python 脚本在 ArcGIS Pro 中创建脚本工具。

通过本教程，我们比较了 DeepLab、SAM 和 U-Net 等模型在遥感影像分割任务中的优劣，并提供了相应的代码示例和应用指南。地理信息行业专业人士可以根据具体情况选择适合的模型，以提高遥感影像分析的效率和准确性先说结论DeepLab适用于需要处理大范围语境信息的场景，如遥感影像中的大尺度目标识别和分类。SAM适用于需要关注特定区域细节信息的场景，如遥感影像中的目标边界检测和细粒度分类。U-N

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