?如今人工智能正在形成一種更好的方式。雖然對(duì)地理空間行業(yè)來(lái)說(shuō)，人工智能還相對(duì)較新，但它能讓各個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)人士更高效、更準(zhǔn)確地工作，更快地回應(yīng)問(wèn)題，還能節(jié)省資金。財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司可以更好地查明風(fēng)險(xiǎn)。銀行可以加快向農(nóng)民發(fā)放貸款。公用事業(yè)公司可以更好地了解在哪里和不在哪里鋪設(shè)輸電線路等等。

人工智能處理多層復(fù)雜的數(shù)據(jù)和圖像，比人類更準(zhǔn)確、更快地提供見(jiàn)解。

地理空間技術(shù)的前景與問(wèn)題

商業(yè)公司希望從地理空間數(shù)據(jù)中獲得洞見(jiàn)，但希望找到它們的方法更簡(jiǎn)單。德勤報(bào)告稱，到明年，預(yù)計(jì)36%的大中型組織將部署位置智能軟件，高于2019年的10%。

地理空間數(shù)據(jù)是一大堆信息：GIS地圖、激光雷達(dá)圖像、調(diào)查記錄。從衛(wèi)星獲得的遙感數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)處理才能對(duì)大多數(shù)研究人員和其他用戶有用。單個(gè)數(shù)據(jù)源通常是不夠的，因此建模常常需要將脫節(jié)的數(shù)據(jù)源拼湊在一起。

地理空間分析需要多個(gè)步驟和專業(yè)技能。需要從各種來(lái)源收集數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為多層可視化表示和映射。來(lái)源包括地球觀測(cè)、地理信息系統(tǒng)(GIS)、全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)和無(wú)人機(jī)3D掃描。

需要分析映射來(lái)確定模式。這個(gè)過(guò)程可能需要遙感和圖像處理工具、制圖技能和其他專業(yè)人才，以及特定的編程語(yǔ)言。

Meticulous Research報(bào)告稱，不同行業(yè)對(duì)基于AI的GIS解決方案的使用，正在迅速推進(jìn)數(shù)據(jù)收集和清理過(guò)程，以提高預(yù)測(cè)精度。從2021年到2028年，地理空間分析市場(chǎng)的年復(fù)合增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)為17.6%，達(dá)到2560億美元。

人工智能釋放了地理空間數(shù)據(jù)的潛力

德勤指出了應(yīng)用的領(lǐng)域：企業(yè)優(yōu)化他們的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)；政府改善土地管理做法；電力公司管理著電網(wǎng)沿線植被的風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)解決方案正在利用人工智能更快地采取行動(dòng)，節(jié)省資金并確保安全。人工智能可以處理瑣碎的任務(wù)，分析大量的數(shù)據(jù)點(diǎn)，提高準(zhǔn)確性，并及時(shí)提供外賣。

通過(guò)自動(dòng)化，人工智能可以提取信息并實(shí)時(shí)提供見(jiàn)解。人工智能算法可以預(yù)測(cè)野火風(fēng)險(xiǎn)，識(shí)別濕地，分類植被類型以評(píng)估復(fù)墾活動(dòng)并提供無(wú)數(shù)的應(yīng)用。

例如，能源公司能供利用這項(xiàng)技術(shù)了解其管道面臨的山體滑坡和洪水等環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，以及監(jiān)測(cè)工作的最佳優(yōu)先次序。更好地管理環(huán)境，節(jié)省資金，并有助于確保公共安全。

傳統(tǒng)的氣候模型可能過(guò)于寬泛和過(guò)時(shí)。與了解哪些地方的土壤侵蝕會(huì)給基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)滑坡風(fēng)險(xiǎn)相比，多年來(lái)降水增加的趨勢(shì)可能沒(méi)有那么重要。不需要實(shí)地評(píng)估，使用人工智能分析激光雷達(dá)圖像信息的團(tuán)隊(duì)可以評(píng)估影響，而不會(huì)讓人受到傷害。

未來(lái)會(huì)發(fā)生什么

隨著地理空間技術(shù)和圖像技術(shù)的不斷改進(jìn)，未來(lái)的可能性可想而知。只要看看你的手機(jī)，就能知道短短幾年取得了多大的進(jìn)步。你們最好的相機(jī)是什么?你的智能手機(jī)。你們最好的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)是什么?你的智能手機(jī)。

人工智能現(xiàn)在正在幫助分析衛(wèi)星圖像，以更好地理解氣候變化，這并非巧合。賓夕法尼亞州立大學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)科學(xué)研究所副所長(zhǎng)Guido Cervone說(shuō):“我們的目標(biāo)是開創(chuàng)深度學(xué)習(xí)算法與數(shù)十年物理知識(shí)的新組合，以創(chuàng)建南極表面融化的合成高分辨率衛(wèi)星圖像。”

人工智能主導(dǎo)的地理空間分析方法將徹底改變?cè)S多專業(yè)人員的工作方式——更高效、準(zhǔn)確、及時(shí)和安全，更有見(jiàn)地。與此同時(shí)，這將改變他們的行業(yè)和世界。?