AI赋能GIS数据采集：从遥感到野外监测的智能化革新

AI赋能GIS数据采集：从遥感到野外监测的智能化革新

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CSDN

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来源

1.

https://blog.csdn.net/qq_35582643/article/details/144354952

2.

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6439908

3.

https://techforgood.qq.com/resource/27

4.

https://blog.csdn.net/gis_zss/article/details/138170580

5.

https://blog.csdn.net/zw233333/article/details/128378067#t2

6.

https://blog.csdn.net/zw233333/article/details/128378067

7.

http://www.atlasinfo.com.cn/article/539

8.

https://www.pbids.com/aboutUs/pbidsNews/1861294979105787904

9.

https://www.esri.com/zh-cn/arcgis/products/arcgis-python-libraries/libraries/arcpy

10.

https://www.cnblogs.com/gissaas/p/18407940

11.

https://www.sensetime.com/cn/news-detail/54564?categoryId=72

12.

http://ch.whu.edu.cn/cn/article/doi/10.13203/j.whugis20220780

13.

https://aiecors.com/nd.jsp?id=16

14.

https://m.ofweek.com/ai/2022-05/ART-201700-8110-30561822.html

15.

https://www.iziran.net/news.html?aid=5370545

随着科技的发展，人工智能（AI）技术正在深刻改变地理信息系统（GIS）的数据采集方式。从遥感影像解译到地形图数字化，从野外数据采集到数据处理分析，AI的应用正在让GIS数据采集变得更加高效精准。

在遥感影像解译领域，AI技术的应用已经取得了显著成果。例如，“遥感影像智能解译系统”（Image—AI）就是一个典型的案例。该系统采用“面向对象+深度学习”的方法，针对高分辨率影像进行分析，已经在国土、城市调查、水利、测绘、军事、林业、海洋、环境等多个领域展现出良好的应用前景。

Image—AI系统具有以下特点：

1. 全自主深度学习框架：使用自主知识产权的人工智能视觉训练框架，充分保障用户数据安全。

2. 丰富的算法生产基础能力：平台内置20余个遥感解译基础算法（神经网络）、100余套遥感解译算法生产方案、20余种遥感影像处理技术、10余种解译成果增强技术。

3. 高性能数据管理：平台内置的数据仓库能够管理无限多的遥感影像数据、结构化地理信息矢量数据以及深度学习算法样本数据。

4. 全可视化算法生产平台：采用B/S全可视化技术架构，实现全流程0代码算法生产能力。

5. 多样化遥感数据解译能力：支持解译整个图像数据或部分区域数据，并提供丰富的编辑功能以提升解译结果质量。

6. 高精度变化检测能力：拥有超过400万平方公里的遥感影像样本库，支持多源卫星数据，配备超过19000块GPU算力，产品基于测试集的平均精确率为0.836，平均召回率为0.874。

传统的地形图数字化过程主要包括图像采集、预处理、矢量化和属性数据录入等步骤。虽然这一技术已在城市规划、国土资源管理、环境保护等多个领域发挥重要作用，但仍然面临数据精度控制和转换效率等挑战。

未来，AI技术将为地形图数字化带来新的突破：

1. 智能化：利用人工智能和机器学习技术实现自动化和智能化。

2. 高精度：通过高精度测绘设备和算法提高地形数据的精度和分辨率。

3. 三维化：结合三维激光扫描等技术实现地形数据的三维可视化和空间分析。

4. 集成化：将地形图数字化技术与GIS、遥感等技术深度融合，构建一体化的地理信息服务平台。

在野外数据采集领域，AI技术的应用正在带来革命性的变化。例如，“野朋友计划”联合腾讯自研的视觉基础模型“万物识别-YOLO-World”，构建了一个面向野生动物的监测系统。

YOLO-World模型具有以下优势：

1. 开放词汇识别能力：能够处理大量物种类别，凭借语义理解与零样本能力检测从未见过的动物。

2. 强大的泛化能力：采用大规模自然场景图像预训练，能够适应复杂多变的野外环境。

3. 低成本微调训练：仅需少量数据即可快速适应新场景，降低野外场景数据标注成本。

4. 高效的数据标注能力：相比人工标注可减少99%的标注时间，仅需350张有标注图像进行提示训练即可实现33.3%的精度提升。

在数据处理和分析阶段，AI技术同样展现出巨大优势。例如，ArcPy库提供了1400多种地理处理工具，支持空间约束聚类、森林分类等机器学习算法，并能自动化重复性任务，显著提高工作效率。

ArcPy的主要功能包括：

1. 空间分析：提供行业领先的空间分析和空间机器学习算法。

2. 数据管理：支持地理数据的访问、转换和绘制。

3. 影像分析：执行高级空间、地质统计和网络分析。

4. 自动化：自动执行重复性分析和管理任务。

5. 制图功能：管理地图文档、图层文件及其中的数据，自动生成并导出地图。

AI技术正在全方位地改变GIS数据采集的方式。从遥感影像解译到地形图数字化，从野外数据采集到数据处理分析，AI的应用不仅提高了数据采集的效率和精度，更为地理信息系统的智能化发展开辟了新的可能性。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在GIS领域发挥越来越重要的作用。