Révolutionner les SIG avec l'apprentissage profond et ArcGIS

L'intersection de l'intelligence artificielle (IA) et des systèmes d'information géographique (SIG) ouvre des opportunités sans précédent. L'apprentissage profond, un sous-ensemble de l'IA, progresse rapidement, atteignant et même dépassant la précision humaine dans des tâches telles que la reconnaissance d'images et la traduction de textes. Cette synergie transforme notre façon de comprendre et d'interagir avec notre monde, améliorant les capacités dans l'agriculture de précision, l'analyse des schémas de criminalité et la gestion prédictive des catastrophes. Cet article explore comment l'apprentissage profond remodèle les SIG, en particulier au sein de la plateforme ArcGIS.

L'apprentissage automatique fait depuis longtemps partie intégrante de l'analyse spatiale dans les SIG. Des outils et algorithmes sont appliqués au géotraitement pour la classification, le regroupement et la prédiction. Par exemple, les algorithmes de machines à vecteurs créent des classifications de couverture terrestre, et les modèles de régression pondérée géographiquement modélisent des relations variant spatialement. Cependant, ces méthodes nécessitent souvent une expertise pour identifier les facteurs influençant le résultat. L'apprentissage profond, inspiré par le cerveau humain, automatise l'identification des caractéristiques directement à partir des données, offrant une avancée significative par rapport aux techniques d'apprentissage automatique traditionnelles. L'apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux générés par ordinateur pour résoudre des problèmes et faire des prédictions.

L'essor de l'apprentissage profond est alimenté par trois facteurs principaux : la disponibilité de vastes ensembles de données, l'augmentation de la puissance de calcul et les améliorations algorithmiques. Internet, les capteurs et les satellites génèrent d'énormes quantités de données. Le cloud computing et les GPU puissants, issus de l'industrie du jeu, fournissent les ressources de calcul nécessaires. Les avancées algorithmiques ont également permis un entraînement plus efficace des réseaux de neurones profonds.

La vision par ordinateur, la capacité des ordinateurs à « voir », est un domaine clé où l'apprentissage profond excelle. Ceci est inestimable pour les SIG, étant donné l'immense volume d'images satellites, aériennes et de drones. L'apprentissage profond facilite des tâches telles que la classification d'images (catégorisation de photos géolocalisées), la détection d'objets (localisation d'objets dans l'imagerie pour la cartographie des infrastructures) et la segmentation sémantique (classification de chaque pixel d'image pour l'analyse de la couverture terrestre). Par exemple, l'apprentissage profond peut détecter des piscines dans les zones résidentielles ou classifier la couverture terrestre avec une grande précision. La segmentation d'instance, une forme plus précise de détection d'objets, peut améliorer les fonds de carte en ajoutant des emprises de bâtiments ou en reconstruisant des bâtiments en 3D à partir de données LiDAR. La collaboration d'Esri avec NVIDIA pour automatiser la création de modèles de bâtiments en 3D pour le comté de Miami-Dade illustre cette capacité.

L'apprentissage profond améliore considérablement la création de cartes numériques en automatisant l'extraction des réseaux routiers et des emprises de bâtiments à partir d'images satellites. Imaginez appliquer un modèle d'apprentissage profond entraîné sur une grande zone et générer une carte avec toutes les routes, permettant la création d'itinéraires de conduite. Ceci est particulièrement utile dans les pays en développement ou les zones en développement rapide. Les modèles de segmentation d'instance, tels que Mask R-CNN, facilitent la segmentation des emprises de bâtiments sans numérisation manuelle. Des outils tels que l'outil Regularize Building Footprint dans ArcGIS Pro peuvent ensuite affiner ces emprises pour plus de précision.

ArcGIS fournit des outils complets pour chaque étape du flux de travail de la science des données, de la préparation des données à l'entraînement des modèles et à l'analyse spatiale. Les utilisateurs peuvent exploiter le contenu de l'ArcGIS Living Atlas of the World d'Esri pour enrichir leur analyse. ArcGIS Pro comprend des outils pour la préparation des données et le déploiement de modèles entraînés. ArcGIS Image Server dans ArcGIS Enterprise 10.7 offre la possibilité de déployer des modèles d'apprentissage profond à grande échelle. Le module arcgis.learn dans ArcGIS API for Python simplifie l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. ArcGIS Notebooks fournit un environnement prêt à l'emploi, et ArcGIS inclut des fonctions raster Python intégrées pour la détection d'objets et la classification à l'aide de diverses bibliothèques d'apprentissage profond. Python, avec des bibliothèques telles que TensorFlow et PyTorch, est le langage principal pour l'apprentissage profond, faisant d'ArcGIS API for Python et d'ArcPy des choix naturels pour l'intégration.

Au-delà de l'imagerie, l'apprentissage profond est applicable aux données structurées, telles que les observations de capteurs, pour des tâches telles que la prédiction des probabilités d'accidents et la prévision des ventes. Esri investit massivement dans ces technologies, notamment en établissant un nouveau centre de R&D à New Delhi axé sur l'IA et l'apprentissage profond sur l'imagerie satellite et les données de localisation. Ce centre vise à faire progresser la science des données, l'apprentissage profond et les solutions d'IA géospatiale au sein de la plateforme ArcGIS, stimulant les innovations futures dans le domaine.