近年來，人工智慧與GIS的結合越來越受到業界重視，MapGIS 10.5 IGServer—S智慧GIS產品也在人工智慧方面取得了技術突破，可以為城市的智慧化運營提供決策支援，實現從感知到認知的飛躍。

MapGIS智慧GIS產品IGServer-S集成了TensorFlow、PyTorch等AI計算環境，提供機器學習開發全流程管理的能力，包含資料管理、模型開發、模型訓練、模型管理、服務管理等。開發流程如下所示：

隨著AI技術越來越成熟，“AI+GIS”的技術融合在越來越多的實際專案中得到應用，為應對地理資訊行業對深度學習的智慧需求，MapGIS 10.5對智慧GIS的全流程管理進行了提升。

遙感影像空間資訊提取能力增強

隨著遙感資料採集解析度提升，為滿足行業資料智慧化、自動化解譯的發展需要，MapGIS智慧GIS產品針對深度學習智慧應用演算法模型進行最佳化提升和豐富。

在模型功能提升方面，豐富了遙感資訊提取的特徵，支援多波段、植被指數、DSM等遙感特徵；豐富了語義分割模型支援的地物，新增對道路、水體、大棚，以及大範圍下城中村的支援。

引入了新的網路演算法模型：新增土地利用全要素分割模型，對自然資源全要素進行分割（如下方左圖所示：0表示背景，1人工用地，2農業用地，3林地，4草地）；新增物件檢測網路模型，能夠對車輛、棕櫚樹等地面目標做檢測。

U-Net是較早的使用全卷積網路進行二分類語義分割的神經網路演算法之一，由於其引數少，較容易收斂，對小樣本的語義分割效果較好，因此應用較為廣泛，但在遙感影像語義分割方面，直接只用原生的演算法模型，隨著迭代次數增多，精度較難提升。MapGIS經過自己的調優，添加了Attention gate機制和resNet殘差機制對演算法進行改進，針對某市的遙感影像資料進行分割，精度提升顯著。

原圖[左]、改進前[中]、改進後[右]

提升資料管理能力

在機器學習中，樣本資料普遍以檔案的方式來組織資料集，該檔案具有格式多樣、檔案碎小等特性，為解決海量小檔案的儲存管理，以及未來雲化的需要，MapGIS智慧GIS樣本資料集管理模組基於MapGIS DataStore分散式物件儲存服務（hdfs、Minio等）構建，將海量樣本資料集託管到分散式儲存中，利用其橫向擴充套件的特性，來儲存管理海量的樣本小檔案資料集。

針對雲上多使用者多模型訓練資料集的管理，提供元資料管理能力，透過對資料集擴充套件描述，如對資料集新增歸屬類別、使用場景等應用屬性的描述，在面對成百上千的資料集時能快速有效的檢索資料集，使資料集的層次性和邏輯性更強。

提供python的二次開發能力

MapGIS智慧GIS產品內建了MapGIS Objects Python空間機器學習開發庫，提供了空間機器學習全流程開發相關介面。

提供資料集預處理相關介面，主要提供訓練資料集製作、樣本標準化轉換和影象處理增強等功能介面，如格式轉換、隨機掩碼、隨機旋轉角度和隨機噪聲等。

提供豐富的深度學習演算法模型，主要提供常規的主幹網路模型alexnet、densenet、googlenet、inception、mnasnet、resnet、shufflenet、squeezenet、vgg等神經網路模型，提供原生和調優的classify、unet、fasterrcnn、maskrcnn等模型。

提供深度學習演算法模型訓練、轉換、預測等相關介面，主要用於演算法模型訓練提升精度等開發場景，桌面和移動端模型轉換的能力，滿足不同平臺間的應用。

提供資料科學能力

資料科學就是資料科學家利用資料來輔助決策、解決實際面臨的問題，其要想完成複雜而又繁瑣的資料收集、儲存、分析處理工作，就必須藉助統計學工具和程式語言，比較流行的有Python、R等語言，傳統的資料科學已經應用許多強大工具和演算法，但空間資料處理的方法和工具並不多，MapGIS智慧GIS產品繼承MapGIS空間地理方面的優勢，為資料科學提供空間資料處理的工具。

MapGIS智慧GIS產品集成了Jupyter，提供整合化的python開發環境及Notebook工具，為資料科學領域使用者提供強有力的技術工具支撐，主要用於Web端多使用者互動式構建原型模型，編寫分享模型程式碼，進行探索性資料分析協作開發的場景。

Notebook整合化開發環境中內建主流TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras深度學習框架，內建MapGIS空間機器學習庫，以及NumPy、Scikit-Learning、rasterio、OpenCV、Proj4、Matplotlib等大量的第三方python資料處理、機器學習、資料視覺化方面的庫，從而不僅支援地理資料，且支援影片、文字、圖片等多種非地理資料型別，可用於資料分析挖掘、深度學習、機器學習等以資料為驅動的應用場景，為使用者提供便捷的互動式計算設計工具，促使資料科學分析變得容易。

人工智慧技術近年來突飛猛進地發展，與各大領域技術跨界融合，正逐步落地到更為廣泛的場景中，讓我們的生產生活更加智慧。MapGIS將繼續加強關鍵核心技術攻關，以GIS與AI的融合推動空間感知到空間認知的智慧化跨越，為城市的智慧化運營提供決策支援。