数字孪生虚实相生

运用感知、计算、建模等技术,对物理空间进行描述、诊断、预测、决策,进而实现物理空间与虚拟空间的交互映射。

GIS遇到人工智能

        人工智能GIS(AI GIS)技术是当前重要的研究方向。是指将AI技术与各种GIS功能进行有机结合,包括融合AI技术的空间数据处理和分析算法(即GeoAI)以及AI与GIS的相互赋能的一系列技术的总称。AI GIS近年来逐渐成为地学科研与应用的主要热点。

        以GIS、遥感和卫星定位技术为基础的地理空间可视化、分析、决策、设计与控制的现代地理智慧,是GIS区别于其他信息技术的最为独特的价值,包括地理可视化、地理决策、地理设计、地理控制4个层次。随着人工智能技术的引入将会迎来新一轮技术的革新,创造更大的价值。

AI GIS技术由3部分组成::

        GeoAI:是融合AI的空间数据处理与分析算法,是AI和GIS充分融合的产物。

        AI赋能GIS(AI for GIS):是利用AI能力提升GIS软件的功能和用户体验。

        GIS赋能AI(GIS for AI):是GIS利用其可视化和分析技术,对AI输出结果进行空间可视化和进一步的空间分析。

        机器学习是人工智能的核心,而深度学习是核心中的热点研究方向。

        而空间深度学习能从地理空间数据中直接识别时间与空间特征,并自动高效地构建复杂特征,使数据驱动的地球科学研究成为趋势。

        AI赋能GIS是指利用AI技术提升GIS软件的智能化水平,包括AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互等多个方面。

        为了对AI GIS的3个方面进行有力支撑,可以自底向上构建4层结构,形成较为完整的AI GIS技术体系。最底层为数据层,之上为领域库,在框架层中可以通过合理抽象和封装兼容多种AI框架,最上面的功能层即具体介绍的AI GIS三个方面。

        为了服务于多种GIS应用场景,AI技术需要与组件GIS、桌面端 GIS、服务器GIS等在内的多种形态的GIS软件进行深度融合,共同构建AI GIS产品体系。

人工智能GIS展望

        利用AI GIS完善发展新一代GIS技术体系是解决当前GIS系统智能化问题的有效方法,AI GIS初步实现了遥感图像、视频等地理信息的计算机视觉提取,以及语音识别,自然语言处理等AI技术的引入赋能。但目前AI GIS还属于弱人工智能(Narrow AI)阶段,离通用AI(AGI)阶段还较为遥远,因此以通用AI为代表的技术也是AI GIS未来发展的重要方向。《地理信息科学学报》