AI 遇上 GIS：重塑数据分析

AI 最近通过 OpenAI 的 ChatGPT 和 Midjourney 等工具成为主流。 AI 正在改善全球的工作流程， GIS 和空间分析现已将 AI 集成到他们的系统中。 随着 AI 的最新发展， 可以将 GIS 和 AI 结合起来。 本文将探讨 AI 如何利用 GIS 及其数据来执行重要任务。

数据分析

顾名思义， 数据分析准确地指的是解释和评估数据集。 通过仔细检查这些数据集， 可以发现有价值的见解和模式。 然而，人工智能 (AI) 有潜力进一步增强这一过程。 AI 可以快速、大规模地执行先进、深入的数据分析， 其复杂性和效率是传统方法难以比拟的。

利用 AI 分析 GIS 数据可以帮助您更好地理解大型数据集。 在 GIS 中，例如交通当局可以分析交通流量数据， 以更好地了解交通行为，使用 AI 可以回答以下问题：

• 道路的哪些特定路段会出现交通拥堵？
• 道路设计是否存在问题？
• 造成交通拥堵的常见原因有哪些？
• 良好的交通流量需要具备哪些条件？
• 用红绿灯控制入口匝道会改善流量吗？
• 什么时候施工对交通的影响最小？
• 是否有环境因素影响交通或道路状况？

这些问题都可以通过 AI 来回答， 为了可视化数据，Map Viewer 可以显示源数据， 或者可以在自定义数据门户中共享分析。 虽然 AI 可用于分析， 但在线 GIS 解决方案可以作为数据管理系统。 GIS 云可用于呈现 AI 发现的趋势和模式。

图像识别

图像识别或物体检测正在成为 AI 的常见应用。 各个行业的许多企业都将对象检测用于各种目的。 例如，在汽车行业中， 图像识别通过车载摄像头在神经网络的帮助下用于物体检测， 这些摄像头收集实时图像， 经过训练的神经网络可以识别其他车辆、行人、限速标志和车辆周围的车道标记等元素。

这些数据使车辆能够根据周围环境做出决策， 并为全自动车辆铺平道路。 在环境保护领域， 物体检测有着独特的应用。 它使用无人机图像对入侵植物物种进行分类。 该过程首先使用无人机捕获图像， 但也可以使用其他类型的图像， 例如卫星或航空勘测。 经过训练的 AI 随后会识别入侵植物物种， 为生物学家提供入侵植物覆盖的位置和区域。

此外，这些 AI 系统可以经过训练， 直接从图像中识别结构、道路特征或土地利用。 计算数量较多材料的体积可能是一项复杂的任务。 然而，借助 AI 和自动化工作流程， 可以快速实现体积计算。 在此类应用中， 无人机从不同角度捕获图像， 以识别材料的范围、深度和高度。 然后，AI 计算材料的体积和其他特性。

GIS 数据通常用于训练这些模型。 在 GIS地图编辑器中， 可以创建这些模型的训练数据的属性和空间属性。 通过改进 GIS 数据， AI 模型将得到改进， 因为它提供了更准确的训练数据。

网络优化

网络遍布世界各地。 它们作为连接城市、人们和工业的道路系统而存在， 这些地面网络下面是数英里长的公用设施网络和其他重要基础设施。 网络也可以存在于单个建筑物中， 例如废水处理厂和发电厂。 这些网络依赖于效率和可预测性。 一旦简化，它们可以被视为点和线。 每个都代表了其网络中的一个重要特征。

第一步是设计、创建和管理功能。这就是 GIS 发挥作用的地方。 在 GIS Cloud 中， 可以根据工程标准创建具有相关重要属性的要素。 代表阀门、连接或交通信号灯的点可以阻止流量或用作过渡点。

网络的线条显示了流动性和连通性。 它们的属性可以表示管道的速度、体积、起始和结束倒立高度或其他线性特征。 此信息描述了事物如何在网络中移动。

在 GIS Cloud 中创建这些要素后， 可以将它们转移到 AI 模型中。 在 AI 模型中， 可能性是无限的， 可以模拟现实生活中的事件。

模拟管道爆裂或计划施工可用于了解如何解决这些不便。 当管道出现故障时， AI 模型可以识别需要关闭哪些阀门来隔离问题。

在施工模拟过程中， 可以在系统的最大能力下测试修改。 此压力测试可以找到系统中的问题区域， 并显示构建或改进将如何影响建议的修复。 学习如何在不需要经历危机的情况下处理危机是非常宝贵的。 危机仅受您的想象力限制。

物联网数据集成

物联网 (IoT) 设备是连接到互联网的传感器或数据收集器。 这些可能是您的家庭安全系统或家庭恒温器、前门锁，甚至是冰箱。

在许多商业行业中， 这些设备正在各处集成。 它们被用作交通监视器、温度计、接入点监视器、水流读取器、车辆跟踪器和各种健康状况监视器。 这些物联网设备可以连接到提供强大解决方案和预测建模的 AI 应用程序。

AI 应用程序可以检测这些物联网设备系统中的异常情况、模式和潜在故障。 这些检测可以识别问题、提出所需的解决方案并提前解决问题。

在农业应用中， 土壤样本传感器可以检测地面的水量和温度。 这可以通过 AI 引发自动响应。 传感器提供地面的当前状态， AI 收集该信息，做出明智的决定。

AI 可能会查看该地区的降雨预报。 如果立即预报没有降雨， AI 将提前开始灌溉过程， 并增加流量以适应降雨不足的情况。

交通管理者一直在使用 AI 技术来管理交通流量。 传感器识别停在十字路口的车辆， 并触发交通灯以保持稳定的流量或调整车辆的速度以延迟下一个十字路口的交通拥堵。 这些物联网设备可以利用 AI 做出快速、智能的决策， 使用 GIS 创建与这些设备相关的准确数据可以确保 AI 全面了解所涉及的系统。

选址优化

您在哪里开设下一家实体店或您决定居住在哪里都可以通过 AI 来回答。 可以通过 GIS 云上的不同空间分析来识别这些重要位置。

在地图编辑器中运行缓冲区分析将识别分析区域内部或外部的位置。 这是找到吸引客户最佳位置所需分析的开始。 可以对宗地和分区数据运行此分析， AI 可以根据 GIS 数据加快这一过程。 分析目标客户的人口统计数据、地理位置的接近程度以及现有的竞争， 将确定需要将业务的重点放在哪里。

对于购房，AI 可以根据标准确定您家的理想位置。 它可以为您的孩子找到一个靠近好学校的房子， 为您和您的配偶提供方便的上班通勤， 远离姻亲，但距离家人会喜欢的博物馆和公园会足够近。

在强大的 GIS 数据支持下， AI 可以执行站点优化分析，以满足您的定位需求。

结论

GIS 已经存在很多年了， 而 AI 是一个正在发展和快速增长的领域。 将这两个强大的工具结合起来将释放无限的可能性。 GIS Cloud 可以成为为 AI 准备空间数据的绝佳工具。