近年來，人工智能與GIS的結合越來越受到業界重視，MapGIS 10.5 IGServer―S智能GIS產品也在人工智能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持，實現從感知到認知的飛躍。
MapGIS智能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，包含數據管理、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項目中得到應用，為應對地理信息行業對深度學習的智能需求，MapGIS 10.5對智能GIS的全流程管理進行了提升。
遙感影像空間信息提取能力增強
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隨著遙感數據采集分辨率提升，為滿足行業數據智能化、自動化解譯的發展需要，MapGIS智能GIS產品針對深度學習智能應用算法模型進行優化提升和豐富。
在模型功能提升方面，豐富了遙感信息提取的特征，支持多波段、植被指數、D *** 等遙感特征；豐富了語義分割模型支持的地物，新增對道路、水體、大棚，以及大范圍下城中村的支持。
引入了新的 *** 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）；新增對象檢測 *** 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 *** 進行二分類語義分割的神經 *** 算法之一，由于其參數少，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殘差機制對算法進行改進，針對某市的遙感影像數據進行分割，精度提升顯著。
原圖[左]、改進前[中]、改進后[右]
提升數據管理能力
在機器學習中，樣本數據普遍以文件的方式來組織數據集，該文件具有格式多樣、文件碎小等特性，為解決海量小文件的存儲管理，以及未來云化的需要，MapGIS智能GIS樣本數據集管理模塊基于MapGIS DataStore分布式對象存儲服務（hdfs、Minio等）構建，將海量樣本數據集托管到分布式存儲中，利用其橫向擴展的特性，來存儲管理海量的樣本小文件數據集。
針對云上多用戶多模型訓練數據集的管理，提供元數據管理能力，通過對數據集擴展描述，如對數據集添加歸屬類別、使用場景等應用屬性的描述，在面對成百上千的數據集時能快速有效的檢索數據集，使數據集的層次性和邏輯性更強。
提供python的二次開發能力
MapGIS智能GIS產品內置了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接口。
提供數據集預處理相關接口，主要提供訓練數據集制作、樣本標準化轉換和圖像處理增強等功能接口，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算法模型，主要提供常規的主干 *** 模型alexnet、densenet、googlenet、inception、mnasnet、resnet、shufflenet、squeezenet、vgg等神經 *** 模型，提供原生和調優的classify、unet、fasterrcnn、maskrcnn等模型。
提供深度學習算法模型訓練、轉換、預測等相關接口，主要用于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。
提供數據科學能力
數據科學就是數據科學家利用數據來輔助決策、解決實際面臨的問題，其要想完成復雜而又繁瑣的數據收集、存儲、分析處理工作，就必須借助統計學工具和編程語言，比較流行的有Python、R等語言，傳統的數據科學已經應用許多強大工具和算法，但空間數據處理的 *** 和工具并不多，MapGIS智能GIS產品繼承MapGIS空間地理方面的優勢，為數據科學提供空間數據處理的工具。
MapGIS智能GIS產品集成了Jupyter，提供集成化的python開發環境及Notebook工具，為數據科學領域用戶提供強有力的技術工具支撐，主要用于Web端多用戶交互式構建原型模型，編寫分享模型代碼，進行探索性數據分析協作開發的場景。
Notebook集成化開發環境中內置主流TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras深度學習框架，內置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數據處理、機器學習、數據可視化方面的庫，從而不僅支持地理數據，且支持視頻、文本、圖片等多種非地理數據類型，可用于數據分析挖掘、深度學習、機器學習等以數據為驅動的應用場景，為用戶提供便捷的交互式計算設計工具，促使數據科學分析變得容易。
人工智能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能。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能化跨越，為城市的智慧化運營提供決策支持。
