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    智能GIS ,感知世界預測未來
    發布日期:2023-08-13  點擊次數:1552

    智能GIS ,感知世界預測未來

    人工智能的初衷是用機器模擬人的智能,模擬人的識別、認知、分析和決策能力。如何使得計算機能夠智能起來?首先需要有大量帶標簽的樣本數據,進行模型訓練和參數調優,才能使得計算機能夠自動識別新的數據集的內容。

     MapGIS 10.3在人工智能方面進行了遙感影像信息提取和變化檢測、圖文數據語義關聯匹配和多源數據融合與智能分析等三個應用方向的探索與應用實踐:

    遙感影像信息提取和變化檢測

     

    傳統的遙感影像信息提取,主要是利用數理統計與人工解譯相結合的方法,這種方法不僅效率低,而且嚴重依賴專家經驗,在很大程度上不具備可復制性,因此,如何使得計算機能夠理解圖像,實現遙感信息智能化提取是迫切的應用需求。

    在這種情況下,MapGIS IGServer-S基于MapGIS內核,通過融合TensorFlow深度學習框架,實現了高分辨率遙感影像地理實體提取與變化檢測相關的功能,通過模型訓練,支持水體、植被、建筑物、道路等多種地理實體的高精度提取和變化檢測。

    使用某地區2017年和2018年兩年度高分辨率遙感影像,使用深度學習作為建筑物變化檢測的手段,實現建筑物變化信息全自動檢測。變化檢測的結果可以直觀的標注和可視化展示,并且支持變化信息的自動提取和矢量化圖層的生成。

    其創新點主要體現在:首先提出了一種基于深度殘差網絡的圖像分割神經網絡模型,支持像素級的地理實體提取。然后利用引導濾波器對分類結果進行優化,去除噪聲,達到最優的提取效果。利用16萬張圖像進行模型訓練,3萬多張圖像進行測試驗證,對建筑物識別率最高可達到98.5%。 

    圖文數據語義關聯匹配

    眾所周知,地理實體有多種不同的描述方式,可以是地圖空間數據,也可以是文本描述數據。針對同一個地理實體的多種描述數據,相互隔離,難以滿足大數據分析挖掘的應用要求。因此開展了基于深度學習的文本數據挖掘與語義關聯匹配研究。

    文本是典型的非結構化數據,為了讓計算機理解文本數據,需要對文本進行向量化處理,通過計算向量之間的距離,實現文本之間的相似度計算;贛apGIS10.3內核,通過融合TensorFlow深度學習框架,實現了文本數據聚類、分類、特征提取和圖文數據語義關聯匹配相關的功能。相關成果在地質調查智能空間基礎平臺中進行了應用,將地質圖空間數據與非結構化地質調查報告數據進行深度融合,構建了一個空天地一體化的地質調查工作與管理新模式。

     

    研發成果在阿爾金成礦帶進行了實際應用,構建了阿爾金成礦帶云服務平臺,提供云服務、云桌面、云存儲和智能云端四種服務模式。在云服務層面,實現地質調查數據的網絡服務發布和共享,可以在地質圖上點擊某一個空間實體,獲得該實體的屬性信息,并且提供關聯查詢功能,以獲得該實體相關的報告描述信息,以及相應的資料來源。在智能云端可以實現交互式的文本檢索,以空間位置查詢屬性,以關鍵字檢索文本,實現圖文數據關聯與語義匹配。根據移動端的經緯度信息,獲取當前位置相關的地名地址信息或者是地層信息,然后根據地名或地層等信息,進行文本檢索與語義匹配,為野外作業人員提供當前位置相關的地質調查成果資料,提升野外工作效率。

    其創新點在于:基于雙層帶注意力機制的連體網絡模型,用于計算文本之間的語義相似度,以解決富文本型空間實體與外部描述文本的關聯匹配問題。通過兩萬多檔地質調查報告數據進行驗證,該方法在查全率和查準率相對于doc2vec方法有較大提升。

    多源數據融合與智能分析

     

    深度學習方法,適用于從圖像和文本大數據中尋找特征、發現知識。對于多來源多類型數據,需要利用多元統計、數據挖掘等多種方法進行綜合分析。

    比如在安全態勢感知與預警方面,通過分析野外地質調查事故歷史數據,再結合實時態勢數據,如當前位置、氣象和地形地貌信息,利用時空自回歸多元模型,對野外調查人員當前的事故風險進行預測,并反饋到作業人員手持終端,進而提高野外地質調查工作的安全性。

    個人畫像在網絡購物上應用比較多,淘寶或者京東等平臺會根據用戶的購物習慣,向用戶推薦相關商品。在空間信息領域,可以利用出行軌跡(手機信令、浮動車),開展時空行為序列模式挖掘,分析經常出現的場所,推斷個人愛好和生活習慣,對個人畫像進行描繪。比如在公安領域,可以利用個人畫像結果,對案發特定時間段和特定空間范圍內的人群進行分類篩選,輔助發現重點可疑人員。

    針對群體軌跡,可以利用時空軌跡群體運動模式挖掘方法,分析群體時空聚集特征,發現群體運動規律。比如在公共安全領域,可以根據手機信令數據,分析群體運動規律,及早發現大規模人群聚集行為,提前研判預警群體性事件。

     

    在可視分析方面,通過接入傳感器數據,進行實時統計分析,可以在一張圖上實現人員分布、資源布局、宏觀態勢等多維度信息實時動態多視角展示。比如在公安領域,可以在一張圖上,對治安事件的高發時間、高發地區、高發場所和高發類型,以不同的顏色進行展現,輔助警情深度研判。

    智能GIS,未來已來。MapGIS 10.3研發了IGServer-S智能化產品,將GIS空間運算能力與人工智能技術相融合,提供深度學習和商業智能兩大類分析服務,并且在圖像、文本、多源數據融合分析等方面進行了實際應用。

    MapGIS IGServer-S在遙感影像信息提取、文本挖掘、多源數據融合與智能分析等方面取得了系列創新成果。在即將到來的人工智能時代,MapGIS將持續發力,研發更多的空間信息智能化產品,提升空間信息服務的智能化水平。 

     

    信息來源:  文章作者:佚名 
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