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ArcGIS Pro提供免费可下载深度学习包:灾害响应预训练的新型地理空间人工智能模型(GeoAI 模型 )

2026-09-16 22:19:19

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在洪水、火灾和地震等灾害之后，能够检测或分类受损基础设施，以及识别野火和洪水等威胁的模型变得越来越重要。Esri 扩展了其模型库，以满足这一紧迫需求，提供了灾害事件期间损害评估和分类的强大工具。这些 AI 模型专门设计用于帮助第一响应者和分析师快速识别风险区域，评估损害程度，并管理应急行动。

Esri 提供一个经过策划的库，包含超过 75 个预训练的 GeoAI 模型，这些模型可从 ArcGIS Living Atlas 访问（点击阅读原文）。这些模型适合执行多种人工智能任务，以满足不同的业务需求，例如为城市规划提取建筑基址、为保险目的分类结构、从时间序列数据生成变更图，或为税务目的创建透水图。

为了支持那些昼夜不停工作的急救人员和分析师，无论是识别直接威胁，还是确定调度资源或处理索赔的损害位置和程度，Esri 开发了一系列人工智能模型，以简化和提升灾害响应工作。

1. 损伤评估（无人机影像）

该模型能够满足在灾区进行快速损害评估的需求，帮助应急救援团队通过无人机和航空影像来分析灾害的严重程度。该模型是在 LADI v2 数据集上训练的，该数据集包含超过 10,000 张由民间空中巡逻志愿者标注的航空影像。该模型能够自动识别诸如受损的基础设施、道路以及洪水或碎片等危险情况等关键要素。通过快速识别重要区域，该模型有助于应急管理人员优先安排救援工作。该模型适用于由无人机或小型飞机拍摄的高分辨率航空影像。

2. 野火与烟雾分类

由于气候变化导致野火变得越来越频繁且破坏力更强，因此早期发现和监测野火对于减少损失至关重要。该模型能够自动识别野火和烟雾现象，既能检测到正在燃烧的火点，也能发现可能预示火灾开始的烟雾迹象。该模型利用来自空中无人机和地面摄像系统的图像数据，可在多种环境和光照条件下运行。这使得野火管理团队能够持续监控那些容易发生野火的偏远森林区域，从而更快做出反应并更有效地分配资源。

3. 野火预测

划定野火的范围对于准确预测火灾的扩散范围以及评估其影响至关重要。该模型通过利用 Sentinel-2 图像对受野火影响的区域进行分割，从而实现了精确火区边界的识别。这一模型有助于救援人员进行风险评估、疏散规划以及资源分配。除了野火之外，该模型还可以用于监测火山熔岩流，从而在处理各种自然灾害时具有更高的灵活性。该模型的高时间分辨率使其在实时灾害监测中非常有用。

4. 地面处理——烧蚀痕迹分割

在火灾后的评估工作中，燃烧痕迹是一个挑战，因为区分燃烧区域与非燃烧区域对于有效的恢复和景观管理至关重要。NASA 与 IBM 联合开发的 Prithvi 模型通过自动化识别来自 Landsat 或 Sentinel-2 传感器的多光谱卫星图像中的燃烧痕迹来解决这个问题。该模型在 HLS Burn Scar Scenes 数据集上进行优化，能够高效识别大规模燃烧痕迹。该模型利用机器学习技术，可以绘制出野火后的景象，帮助救援人员更高效地评估损失并规划恢复工作。

5. 洪水分割

洪水监测和管理对于减轻洪水影响至关重要，尤其是在灾害响应工作中。由 NASA 和 IBM 开发的 Prithvi 模型，利用高时间分辨率多光谱卫星影像（Landsat 和 Sentinel-2）自动检测受洪水影响区域。通过 Sen1Floods11 数据集的精细调整，该模型能够精确识别淹没区域，使响应者和政策制定者能够更高效地评估洪水范围。通过利用地球观测数据和深度学习，Prithvi 增强了实时监测洪水的能力，为撤离规划、资源分配和灾后恢复工作提供了宝贵支持。

6. CLIP Zero-Shot 分类器

CLIP 零摄影分类器是同类中独一无二的模型，提供了一种灵活的图像分类解决方案，无需针对特定任务的训练。它由 OpenAI 的 CLIP 驱动，允许用户自定义类别，非常适合灾害响应、城市监测和环境分析。该模型既能处理单张图像，也能处理大型图像集合，在不同光照条件和地点下表现良好。它不仅为每张图片分配类别，还提供概率评分，帮助用户更有效地优先排序结果。