版本更新 ================================================ * 11.1.1 - 对象提取和目标检测支持多边形按范围推理能 - 修复模型评估部分参数在个别数据情况下计算错误的缺陷 - 二元分类功能支持输出概率图，用于自定义输出结果 - 修复学习率自适应调整中指数衰减趋势错误的缺陷 - 优化对中文字符的支持能力 * 11.1.0 - 二元分类、地物分类模型训练功能新增支持Transformer结构的Segformer模型 - 通用变化检测模型训练新增支持Siam-Segformer模型 - 目标检测新增RTMDet模型 - 对象提取新增RTMDet-Ins模型 - 新增支持镶嵌数据集和批量数据训练数据生成 - 模型训练新增继续训练能力 - 模型训练新增迁移学习能力 - 模型训练新增学习率自适应调整策略 - 新增支持镶嵌数据集和批量数据推理能力 - 新增支持按范围推理 - 新增二元分类、地物分类、通用变化检测使用8 bit多波段影像实现训练数据生成、模型训练、模型推理的全流程支持 - 新增模型转换能力 * 11.0 - 新增遥感影像通用变化检测功能，实现基于Siam-SFNet和DSAMNet模型的训练数据生成、模型训练、模型推理的全流程支持 - 新增对目标检测、二元分类、地物分类、通用变化检测等功能的模型评估支持，可用于评价模型精度 - 升级conda环境以支持英伟达RTX30系列显卡，满足产品硬件适配需求 - 二元分类、地物分类功能新增SFNet模型，增强对上下文和语义空间信息的捕捉能力 - 新增学习率自适应衰减策略，可用于提高模型训练效果 - 训练配置文件增加interval_validation参数，实现对模型训练中验证间隔的控制，减少训练总时间 - 模型训练新增init_data参数，实现对训练集和验证集划分的控制，便于模型效果对比 - 支持多GPU设备和指定GPU设备号训练，支持更高效的GPU并行计算，可用于提升模型训练精度和训练效率 - 提供水体、建筑物二元分类、地物分类等多种预训练模型，降低用户使用成本 * 10.2.1 - 目标检测功能新增基于Cascade R-CNN模型的训练数据生成、模型训练和模型预测的支持 - 目标检测功能Faster R-CNN模型支持更换骨干网络（backbone）训练 - 目标检测、对象提取、二元分类功能支持Linux下多GPU（单机多卡）训练，可提升模型训练精度和训练效率 - 更新目标检测和对象提取功能默认的骨干网络（backbone），减少训练时计算资源的消耗 - 深度学习vision模块推理类（Inference）被细分为影像分析（ImageryInference）和图片分析（PictureInference）两个类 - 深度学习框架升级：升级TensorFlow框架版本 (1.14-->2.1+) 和Pytorch框架 (1.2.0-->1.8.1) ，新增PaddlePaddle框架支持 - 推理时新增模型关闭接口，方便管理计算资源 - 资源英文化，实现国际化版本支持，并提供接口英文说明 - 新增支持 GAODEMAPS, TIBERO, SHENTONG, HWPOSTGRESQL, GANOS, XUGU, ATLASDB 数据源类型，具体参考 :py:class:`.EngineType` - 新增支持导入BIL文件 (:py:func:`.import_bil`) - 新增支持导入BIP文件 (:py:func:`.import_bip`) - 新增支持导入BSQ文件 (:py:func:`.import_bsq`) - 新增支持导入Orange Tab文件 (:py:func:`.import_orange_tab`) - 新增支持导入Grib文件 (:py:func:`.import_grib`) - 新增支持导入EGC文件 (:py:func:`.import_egc`) - 新增支持导入RAW文件 (:py:func:`.import_raw`) - 新增支持导入VRT文件 (:py:func:`.import_vrt`) - 新增支持导入GPKG文件 (:py:func:`.import_gpkg`) - 新增支持导入GBDEM文件 (:py:func:`.import_gbdem`) - 新增支持导入LIDAR文件 (:py:func:`.import_lidar`) - 新增支持导入GJB文件 (:py:func:`.import_gjb`) - 新增支持导入ESRI File GDB (:py:func:`.import_file_gdb_vector`) - 新增支持导入ESRI Personal GDB (:py:func:`.import_personal_gdb_vector`) - 新增支持导入TEMSClutter文件 (:py:func:`.import_tems_clutter`) - 新增支持导入TEMSVector文件 (:py:func:`.import_tems_vector`) - 新增支持导入TEMSBuildingVector文件 (:py:func:`.import_tems_building_vector`) - 新增支持导入TEMSText (:py:func:`.import_tems_text_labels`) - 新增支持导出数据集为 EGC 文件 (:py:func:`.export_to_egc`) - 新增支持导出数据集为 GJB 文件 (:py:func:`.export_to_gjb`) - 新增支持导出数据集为 TEMSVector 文件 (:py:func:`.export_to_tems_vector`) - 新增支持导出数据集为 TEMSClutter 文件 (:py:func:`.export_to_tems_clutter`) - 新增支持导出数据集为 TEMSText 文件 (:py:func:`.export_to_tems_text_labels`) - 新增支持导出数据集为 TEMSBuildingVector 文件 (:py:func:`.export_to_tems_building_vector`) - 新增支持导出数据集为 ESRI File GDB (:py:func:`.export_to_file_gdb_vector`) - 新增支持导出数据集为 ESRI Personal GDB (:py:func:`.export_to_personal_gdb_vector`) - 新增支持创建内存数据源 (:py:func:`.create_mem_datasource`) - 新增支持几何对象比例变换 (:py:func:`.zoom_geometry`) - 新增支持自动切割面对象 (:py:func:`.divide_polygon`) - 完善几何对象方法：:py:func:`.has_intersection`, :py:func:`.has_overlap` , :py:func:`.erase`, :py:func:`.clip`, :py:func:`.identity`, :py:func:`.union`, :py:func:`.update`, :py:func:`.xor` 接口新增容限参数 (tolerance) - 新增获取 (:py:func:`.get_show_features_count`) 和设置 (:py:func:`.set_show_features_count`)打印矢量数据集时显示的记录数目 - 新增数据整合 (:py:func:`.integrate`) - 新增创建随机点 (:py:func:`.create_random_points`) - 新增建筑物规则化 (:py:func:`.regularize_building_footprint`) - 新增自动计算点到线的垂足 (:py:func:`.auto_compute_project_points`) - 新增多图层叠加分析（:py:func:`.multilayer_overlay`） - 完善叠加分析功能，支持叠加分析面内自相交情况 (:py:func:`.overlay`) - 新增区域制表 (:py:func:`.tabulate_area`) - 新增栅格擦除与替换 (:py:func:`.erase_and_replace_raster`) - 新增捕捉汇水点 (:py:func:`.snap_pour_point`) - 新增基于多准则判断的元胞自动机 (:py:class:`.MCECellularAutomata`) - 新增计算自然间断点功能 (:py:func:`.compute_natural_breaks`) - 新增支持拓扑逻辑图 (:py:func:`.build_topological_schema`) - 完善地址匹配，支持繁体中文地址匹配 (:py:func:`.build_address_indices`) - 完善矢量转栅格功能 (:py:func:`.vector_to_raster`)，增加设置无值参数 (no_value) 和是否转换出所有与折线接触的栅格(is_all_touched)参数 - 完善栅格两点最小耗费路径 (:py:func:`.cost_path_line`) 和最短表面路径 (:py:func:`.surface_path_line`)功能，增加设置障碍面参数(barrier_regions) - 完善地理加权回归 (:py:func:`.GWR`)功能，支持进行回归预测，同时结果增加返回预测结果数据集 - 计算矢量自然断点中断值 (:py:func:`.compute_range_raster`) 增加警告，12版本将被移除 * 10.1.1 - 新增二元分类D-LinkNet模型的训练功能 - 新增图时空回归训练数据生成功能 - 修复地物分类模型推理后显存持续占用的问题 - 完善对象提取训练数据路径对中文的支持 - 完善对象提取训练过程对预训练模型的支持 - 完善对象提取提取结果对平面坐标系的支持 * 10.1.0 - 新增二维网络分析、三维网络分析模块 - 新增地址匹配模块 - 新增多种栅格综合功能：包含众数滤波、扩展、收缩、蚕食、区域分组、边界清理、细化等 - 新增地理模拟功能，包含基于主成分分析（PCA）、人工神经网络（ANN）的元胞自动机 - 完善数据导入功能，新增支持导入文件目录功能 - 新增地图专题图功能 - 新增影像数据对象提取功能，涉及训练数据生成、模型训练、模型推理接口 - 新增影像数据二元分类功能FPN、DeepLab V3+模型支持 - 新增图片数据图片分类功能，涉及模型训练、模型推理 - 新增模型转换接口，支持图片分类训练结果模型转换为移动端模型 - 新增图片数据目标检测功能，涉及模型训练、模型推理接口 - 新增基于DCRNN的交通流量预测功能 - 新增基于梯度提升的结构化数据分类功能 * 10.0.1 - 不再支持 32 位 Python，只支持 64 位 Python - 支持通过 log.conf 文件设置 python 端的日记信息 - 新增影像数据目标检测功能，涉及训练数据生成、模型训练、模型推理接口 - 新增影像数据二元分类功能，涉及训练数据生成、模型训练、模型推理接口 - 新增影像数据地物分类功能，涉及训练数据生成、模型训练、模型推理接口 - 新增影像数据场景分类功能，涉及训练数据生成、模型训练、模型推理接口 - 新增最小二乘法回归分析 ( :py:func:`.ordinary_least_squares`) - 新增地理探测器分析 (:py:func:`.geographical_detector`) - 新增计算数据集中几何对象矩形范围功能 ( :py:func:`.compute_features_envelope`) - 新增填挖方分析 ( :py:func:`.inverse_cut_fill` , :py:func:`.cut_fill_grid` , :py:func:`.cut_fill_oblique` , :py:func:`.cut_fill_region` , :py:func:`.cut_fill_region3d` ) - 新建剖面分析 ( :py:func:`.calculate_profile` ) - 新增计算 DEM 栅格的淹没区域 ( :py:func:`.flood` ) - 新增二值栅格细化 ( :py:func:`.thin_raster_bit` ) - 新增归一化植被指数 ( :py:func:`.NDVI` ) 和归一化水指数 ( :py:func:`.NDWI` ) - 新增可视域分析 ( :py:func:`.calculate_view_shed` , :py:func:`.calculate_view_sheds` , :py:func:`.is_point_visible` , :py:func:`.are_points_visible`, :py:func:`.line_of_sight` , :py:func:`.radar_shield_angle` ) - 新增颜色对象（ :py:class:`.Color` ）和几何对象风格对象（ :py:class:`.GeoStyle` ） - 新增地图模块（ :py:mod:`.mapping` ），用于新增、管理地图对象 ( :py:class:`.Map` )