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 EngineType
  • 新增支持导入BIL文件 (import_bil())
  • 新增支持导入BIP文件 (import_bip())
  • 新增支持导入BSQ文件 (import_bsq())
  • 新增支持导入Orange Tab文件 (import_orange_tab())
  • 新增支持导入Grib文件 (import_grib())
  • 新增支持导入EGC文件 (import_egc())
  • 新增支持导入RAW文件 (import_raw())
  • 新增支持导入VRT文件 (import_vrt())
  • 新增支持导入GPKG文件 (import_gpkg())
  • 新增支持导入GBDEM文件 (import_gbdem())
  • 新增支持导入LIDAR文件 (import_lidar())
  • 新增支持导入GJB文件 (import_gjb())
  • 新增支持导入ESRI File GDB (import_file_gdb_vector())
  • 新增支持导入ESRI Personal GDB (import_personal_gdb_vector())
  • 新增支持导入TEMSClutter文件 (import_tems_clutter())
  • 新增支持导入TEMSVector文件 (import_tems_vector())
  • 新增支持导入TEMSBuildingVector文件 (import_tems_building_vector())
  • 新增支持导入TEMSText (import_tems_text_labels())
  • 新增支持导出数据集为 EGC 文件 (export_to_egc())
  • 新增支持导出数据集为 GJB 文件 (export_to_gjb())
  • 新增支持导出数据集为 TEMSVector 文件 (export_to_tems_vector())
  • 新增支持导出数据集为 TEMSClutter 文件 (export_to_tems_clutter())
  • 新增支持导出数据集为 TEMSText 文件 (export_to_tems_text_labels())
  • 新增支持导出数据集为 TEMSBuildingVector 文件 (export_to_tems_building_vector())
  • 新增支持导出数据集为 ESRI File GDB (export_to_file_gdb_vector())
  • 新增支持导出数据集为 ESRI Personal GDB (export_to_personal_gdb_vector())
  • 新增支持创建内存数据源 (create_mem_datasource())
  • 新增支持几何对象比例变换 (zoom_geometry())
  • 新增支持自动切割面对象 (divide_polygon())
  • 完善几何对象方法：has_intersection(), has_overlap() , erase(), clip(), identity(), union(), update(), xor() 接口新增容限参数 (tolerance)
  • 新增获取 (get_show_features_count()) 和设置 (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 (integrate())
  • 新增创建随机点 (create_random_points())
  • 新增建筑物规则化 (regularize_building_footprint())
  • 新增自动计算点到线的垂足 (auto_compute_project_points())
  • 新增多图层叠加分析（multilayer_overlay()）
  • 完善叠加分析功能，支持叠加分析面内自相交情况 (overlay())
  • 新增区域制表 (tabulate_area())
  • 新增栅格擦除与替换 (erase_and_replace_raster())
  • 新增捕捉汇水点 (snap_pour_point())
  • 新增基于多准则判断的元胞自动机 (MCECellularAutomata)
  • 新增计算自然间断点功能 (compute_natural_breaks())
  • 新增支持拓扑逻辑图 (build_topological_schema())
  • 完善地址匹配，支持繁体中文地址匹配 (build_address_indices())
  • 完善矢量转栅格功能 (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 (cost_path_line()) 和最短表面路径 (surface_path_line())功能，增加设置障碍面参数(barrier_regions)
  • 完善地理加权回归 (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 (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 ( ordinary_least_squares())
  • 新增地理探测器分析 (geographical_detector())
  • 新增计算数据集中几何对象矩形范围功能 ( compute_features_envelope())
  • 新增填挖方分析 ( inverse_cut_fill() , cut_fill_grid() , cut_fill_oblique() , cut_fill_region() , cut_fill_region3d() )
  • 新建剖面分析 ( calculate_profile() )
  • 新增计算 DEM 栅格的淹没区域 ( flood() )
  • 新增二值栅格细化 ( thin_raster_bit() )
  • 新增归一化植被指数 ( NDVI() ) 和归一化水指数 ( NDWI() )
  • 新增可视域分析 ( calculate_view_shed() , calculate_view_sheds() , is_point_visible() , are_points_visible(), line_of_sight() , radar_shield_angle() )
  • 新增颜色对象（ Color ）和几何对象风格对象（ GeoStyle ）
  • 新增地图模块（ mapping ），用于新增、管理地图对象 ( Map )