SuperMap 10i空间机器学习 技术与产品介绍

     SuperMap以统计学为基础，提供了丰富的空间统计算子支持，同时基于机器学习和深度学习等人工智能理论与算法，面向地理空间领域问题，构建多样化AI GIS功能，服务于GIS空间数据处理、分析、挖掘与综合建模。本文档从空间机器学习和空间深度学习两方面介绍SuperMap的AI GIS产品。章节目录如下：
目录
第一部分 SuperMap空间机器学习技术体系

1. 机器学习与人工智能概述
2. 空间机器学习
   2.1. 工作流程
   2.2. 功能介绍
   2.2.1. 空间数据分析
3. 空间深度学习
   3.1. 工作流程
   3.2. 功能介绍
   3.2.1. 遥感影像分析
   第二部分 SuperMap空间机器学习产品介绍
4. SuperMap iObjects Python
   1.1. 硬件要求
   1.2. 环境配置
   1.3. 接口介绍
   1.3.1. 空间视觉包
5. SuperMap iObjects for Spark
   2.1. 硬件要求
   2.2. 环境配置
   2.3. 接口介绍
   2.3.1. 训练过程共用接口
   2.3.2. 预测过程共用接口
   2.3.3. 基于森林的分类
   2.3.4. 基于森林的回归
   2.3.5. 广义线性回归
   2.3.6. 空间密度聚类
6. SuperMap iDesktopX
   3.1. 硬件要求
   3.2. 环境配置
   3.3. 工具介绍
   3.3.1. 影像分析工具箱
7. SuperMap iServer
   4.1. 硬件要求
   4.2. 环境配置
   4.3. 服务介绍
   4.3.1. 准备数据与模型
   4.3.2. 机器学习服务
   第三部分 SuperMap空间机器学习应用案例
8. 空间机器学习
   1.1. 空间数据分析
   1.1.1. 基于森林分类的中华按蚊适生区地理分布预测
9. 空间深度学习
   2.1. 遥感影像分析
   2.1.1. 基于目标检测的飞机检测
   2.1.2. 基于二元分类的建筑分类

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