1 人工智能与专家系统(GIS)

1.信息:定义：信息是现实世界在人们头脑中的反映。

它以文字、数据、符号、声音、图像等形式记录下来，进行传递和处理,为人们的生产，建设，管理等提供依据。

特性：1）客观性：任何信息都是与客观事实相联系的，这是信息的正确性和精确度的保证；2）适用性：问题不同，影响因素不同，需要的信息种类是不同的。

所建立的信息系统的明确目的性所决定了信息的适用性；3）传输性：信息可在信息发送者和接受者之间进行传输信息的传输网络，被形象地称为“信息高速公路”。

4）共享性：信息与实物不同，信息可传输给多个用户，为用户共享，而其本身并无损失，这为信息的并发应用提供可能性。

2.数据:定义：指某一目标定性、定量描述的原始资料，包括数字、文字、符号、声音、图像等符号。

特性：数据是对客观现象的表示，是用以载荷信息的物理符号，数据本身并没有意义。

数据的格式往往和具体的计算机系统有关，随载荷它的物理设备的形式而改变。

3.信息与数据的关系：数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。

只有数据对实体行为产生影响才成为信息，数据只有经过解释才有意义，成为信息。

信息可以离开信息系统而独立存在，也可以离开信息系统的各个组成和阶段而独立存在；而数据的格式往往与计算机系统有关，并随载荷它的物理设备的形式而改变。

4.地理信息：定义：是指与研究对象的空间地理分布有关的信息,它表示地理系统诸要素的数量、质量、分布特征，相互联系和变化规律的图、文、声、像等的总称。

特性：1）地域性：地理信息属于空间信息，位置的识别与数据相联系，它的这种定位特征是通过公共的地理基础来体现的。

这是地理信息区别于其它类型信息的最显著标志；2）多维结构：在二维空间编码基础上，实现多专题的第三维信息结构的组合，为地理系统多层次的分析和信息的传输与筛选提供方便。

3）时序特征：时空的动态变化引起地理信息的属性数据或空间数据的变化。

可以按时间尺度将地理信息划分为超短期的（如台风、地震）、短期的（如江河洪水、秋季低温）中期的（如土地利用、作物估产）长期的（如城市化、水土流失）超长期的（如地壳变动、气候变化）实时的GIS系统要求能及时采集和更新地理信息，使得地理信息具有现势性5地学信息:定义：指与人类居住的地球有关的信息都是地学信息特性：具有无限性、多样性、灵活性等特点。

用于地理信息科学的人工智能技术的研究与应用人工智能（AI）技术近年来得到了广泛应用、持续发展，成为了各行各业重要的一部分。

在地理信息科学（GIS）领域，AI技术也逐渐被开发和应用。

一、AI技术在GIS中的应用在GIS中，AI技术主要包括机器学习、专家系统、知识表示和推理等。

其中，机器学习应用最为广泛。

机器学习是AI的一个分支，它是让计算机自主学习和优化规则，而不是由程序员手动编写规则。

在GIS中，机器学习技术可用于分类、预测和决策等任务。

例如，可以使用机器学习算法对遥感图像中的特定对象进行分类，比如森林、草地、道路等。

这样的分类任务可用于自然资源管理、城市规划等应用中。

此外，GIS绘图和制图也是AI技术可以应用的地方之一。

使用机器学习算法，可以将许多散乱的数据点、图像或光谱信息变成连续、一致的绘图结果，从而使得GIS数据更易于处理和解释。

在处理大规模的地理数据时，机器学习的优势尤为明显。

二、GIS数据在AI技术中的作用GIS数据的可视化和空间分析是AI算法成功的关键所在。

因此，GIS数据的质量对AI算法的结果有着至关重要的影响。

GIS中的数据准确性、精度和实时性是保证AI算法可靠性的决定因素。

同时，AI算法也可以优化GIS中的数据处理。

例如，通过AI算法对数据进行自动化处理，可以大大提升数据处理的效率，减少人工操作的时间成本和误差率。

三、GIS数据和AI算法结合的优势通过结合GIS数据和AI算法，可以解决一些复杂、重要和具备特殊需求的GIS问题。

例如，通过AI算法可以对GIS数据进行实时监测和更新，以及精确的预测和分析。

这样，就可以更好地应对自然灾害、人口迁移、生态环境和城市规划等诸多挑战。

此外，GIS数据和AI算法的结合，也可以为各种行业提供数据分析和预测的服务。

例如，农业行业可以通过GIS数据和AI算法进行农业生产的智能化控制和自动化管理。

在城市交通领域，可将交通运输数据和人工智能技术相结合，以解决交通拥堵和交通事故等问题。

人工智能技术在地理信息系统中的应用随着科技的不断发展，人工智能技术的应用范围也在不断拓宽。

在地理信息系统（GIS）这一领域中，人工智能技术的应用愈发广泛。

在本文中，将会探讨人工智能技术在GIS中的应用，并分析其在该领域中所起的作用。

一、人工智能技术的应用在GIS中，人工智能技术的应用主要分为以下几个方面：1. 地图制作传统地图制作需要大量的手动编辑和绘制，而随着人工智能技术的应用，地图制作可以自动完成。

例如，卫星图像识别技术可以自动识别地面物体，并根据数据生成地图。

这种技术不仅大大提高了地图制作的效率，还可以生成更为准确的地图。

2. 地理信息采集人工智能技术不仅可以自动完成地图制作，还可以通过传感器和其他设备自动采集地理信息。

这种自动化采集技术可以大大降低采集成本，并提高数据质量。

例如，通过机器学习算法分析卫星图像，可以自动检测道路、建筑等地理要素，并生成详细的地理数据集。

3. 地理数据分析人工智能技术还可以通过大量的数据分析，为GIS提供更为准确的结果。

例如，通过机器学习算法将历史地震数据与地形数据相结合，可以生成更为准确的地震风险地图。

此外，机器学习还可以用来分析天气预测、人口变化等方面的数据，从而提高GIS 结果的实用性。

二、人工智能技术的优势人工智能技术在GIS中的应用具有以下几个优势：1. 高效性相对于传统的手动操作，人工智能技术可以提高GIS的效率。

自动化采集、分析和制图技术可以快速地处理大量的数据，从而减少处理时间和成本，并提高数据质量。

2. 精度高人工智能技术可以有效地处理大量的数据，并通过算法和规则自动识别和纠正误差。

这种技术可以生成更为准确的地图和数据集，减少人为误差的出现。

3. 实时性强人工智能技术可以通过实时采集和分析数据，提供及时的GIS 结果。

例如，通过人工智能技术分析气象数据，可以预测未来几小时内的天气情况，从而提供实时的气象数据。

三、未来展望随着人工智能技术在GIS中的应用不断深入，我们可以看到其未来的一些趋势：1. 智能决策人工智能技术可以通过数据分析和机器学习技术，自动为GIS提供决策。

地理信息系统（GIS）发展现状及展望地理信息系统（GIS）是指利用计算机硬件和软件技术来收集、存储、管理、分析、显示和传输地理空间数据的一种系统。

GIS系统能够帮助人们更好地理解和管理地理空间信息，对于城市规划、自然资源管理、环境保护、农业生产、应急救援等领域都具有重要意义。

随着科技的不断进步和应用范围的不断拓展，GIS系统在各行各业都得到了广泛的应用，同时也在不断发展与创新。

本文将从GIS发展现状和未来展望两个方面进行探讨。

一、GIS发展现状1. 技术水平不断提高随着计算机技术和软件技术的不断发展，GIS的技术水平也在不断提高。

目前，GIS系统已经实现了从二维到三维的空间数据表示，实现了对遥感影像、地理数据的自动化处理和分析，实现了对地理数据的实时监控和动态更新。

这些技术的不断提高，使GIS系统在数据处理和分析的效率、精度和能力方面都得到了极大的提升。

2. 应用范围不断扩大GIS系统的应用范围也在不断扩大。

除了传统的城市规划、自然资源管理和环境保护领域，GIS系统现在还被广泛应用于物流运输、市场分析、农业生产、气象预测、城市管理等多个领域。

在全球范围内，GIS系统也被越来越多的国家和地区所采用，用于国土测绘、国土规划、国土安全等国家重大项目的实施。

3. 数据共享和开放在GIS系统的发展过程中，数据共享和开放的趋势也日益明显。

越来越多的地理空间数据和地理信息资源得到了数字化和电子化，并通过各种网络平台进行了共享和开放。

这种趋势不仅方便了用户获取和使用地理空间信息，也促进了地理信息资源的整合和利用，推动了GIS系统的发展和应用。

1. 人工智能与GIS的融合未来，人工智能技术将会与GIS系统相结合，实现空间大数据的深度挖掘和分析。

通过人工智能技术，GIS系统将能够更准确地识别和分析地理空间数据，为城市规划、交通管理、自然灾害预警、环境保护等提供更有效的决策支持。

2. 虚拟现实技术与GIS的整合随着虚拟现实技术的不断进步，GIS系统也将会与虚拟现实技术进行整合。

1.20世纪80年代，各国相继制定广各自行业或间家EDI标准，其中（美国）制定的ANSIX12国家标准最具代表性。

2.3G物流配送监控的功能一般包括（车辆跟踪、路线的规划和导航、指挥调度、信息查询、紧急救援）.3.3G物流配送系统可以实现对车辆等物流配送工具的即时监控和调度。

其中3G指的是（GPS、GIS、GSM）。

4.DSS是一种以计算机为工具,应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。

5.EDI（语义语法)标准是EDI技术标准的核心。

6.EDI不同用户的计算机应用系统之间通过通信网络直接进行电子报文的互相交换与传递。

这种方式称为(直接方式）。

7.EDI的标准包括EDI（网络通信标准、处理标准、联系标准、语义语法标准）等。

8.EDI的关键技术有（通信技术、标准化技术、安全保密技术、计算机数据处理技术9.EDI就像我们今天使用电话一样，成为未来人们工作中不可缺少的重要工具。

10.EDI涉及各部门和各行业，它并非只是简单地在两个贸易伙伴之间的通信，也不只是自己业务部门之间的通信,而是必须把相应的业务，例如，海关、商检、金融、保险、交通运输部门联在一个EDI网络之内。

11.EDI是一套报文通信工具，它利用计算机的数据处理和通信功能，将交易双方彼此往来的文档(如询价单或订货单等）转成标准格式，并通过通信网络传输给对方。

12.EDI网络的拓扑结构分为（集中式、分布式、分布集中式)。

13.EOS推广的关键因素包括（商品数据库、企业公共代码、商品代码、公共数据库、EOS增值网支持服务）。

14.EOS系统是（许多零售店+许多批发商)组成的大系统的整体运作方式.15.EOS系统有利丁提高企业物流信息系统的效率，使各个业务信总子系统之间的数据交换更加便利和迅速，丰富企业的经营信息。

16.GIS能够解决在发生洪水、战争、核事故等重大自然或人为灾害时，如何安排最佳的人员撤离路线、并配备相应的运输和保障设施的问题。

人工智能在GIS分析中的应用研究近年来，随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）已经渗透到了各个行业中，而地理信息系统（GIS）作为一种处理、存储、分析和展示地理数据的技术，也逐渐开始应用人工智能的技术手段，实现更高效、准确的地理信息分析。

一、人工智能在地理数据处理中的应用地理信息科学作为一门研究地理数据的学科，对于地理数据的处理至关重要。

而人工智能在地理数据处理中的应用，可以极大地提高数据的处理速度和准确度，并且能够从庞大的地理数据中发现潜在的模式，发现地理数据的内在规律。

举例来说，当我们需要对地理数据进行分类和识别时，传统的方法往往需要依赖人工的经验和专业知识，然而这种方法往往会受到主观因素的影响，并且速度相对较慢。

而通过人工智能技术，可以让计算机快速地学习和识别地理数据的特征，并能够准确地进行分类和识别。

这对于城市规划、环境保护等领域的决策者来说，无疑是一个非常有价值的工具。

二、人工智能在地理信息分析中的应用人工智能在地理信息分析中的应用主要体现在对地理数据模型的建立、地理数据关系推理和地理模型的预测和模拟等方面。

首先，人工智能技术可以用于建立地理数据模型。

地理数据模型是地理信息分析的基础，而传统的地理数据模型建立方法往往依赖于人工制定的规则，这些规则往往受到主观因素的影响，容易存在不一致性和模糊性。

而通过人工智能技术，可以利用机器学习和深度学习等方法，从大量的地理数据中学习和挖掘模式和规律，建立更加准确和可靠的地理数据模型。

其次，人工智能技术可以用于地理数据关系推理。

地理数据关系推理是地理信息分析中的一个关键问题，而传统的方法往往需要依赖大量的人工经验和专业知识，并且效率相对较低。

而通过人工智能技术，可以从大量的地理数据中挖掘地理数据之间的关系，并进行关系推理，从而实现地理数据的快速分析和判断。

最后，人工智能技术还可以用于地理模型的预测和模拟。

地理模型的预测和模拟对于城市规划、交通规划等领域的决策者来说非常重要，而传统的方法往往需要依赖专业的地理模型和大量的计算资源。

测绘技术中如何进行地理信息系统与人工智能的结合地理信息系统（GIS）与人工智能（AI）是当今高科技领域的两大热门话题。

随着技术的不断进步，两者的结合为测绘技术带来了前所未有的机遇和挑战。

本文将探讨测绘技术中如何进行地理信息系统与人工智能的结合，以及这种结合对测绘领域的影响和应用前景。

一、GIS与AI概述地理信息系统是一种将地理空间特征与属性数据相结合的计算机系统，可以用来收集、存储、处理、分析和展示地理空间数据。

而人工智能则是一种通过模拟人类智能行为的计算机技术，它可以实现自主学习、推理和决策等功能。

将GIS与AI结合，可以充分发挥二者的优势，提高数据处理和分析的效率、精确度和智能化水平。

二、GIS与AI在测绘技术中的应用1. 地图绘制与调整：传统的地图绘制需要大量的人力和时间，而结合了AI技术的GIS可以通过大数据分析和图像识别技术自动生成精准的地图，大大提高了绘图的效率和准确度。

2. 地理数据分析：GIS系统可以通过整合各种数据源，准确获取地理信息，并通过AI算法进行数据分析，为城市规划、气象预测、环境保护等提供科学依据。

3. 地震灾害监测：结合AI的GIS系统可以实时监测地震活动和地质变化，提前预警和预测地震灾害，为抢险救援提供准确的数据支持。

4. 资源勘查与管理：利用AI算法对遥感数据进行分析，可以准确、高效地进行土地、矿产资源勘查和管理，为资源开发提供科学决策支持。

三、GIS与AI的结合带来的挑战1. 数据质量和隐私保护：在GIS与AI结合的过程中，数据质量的问题是首要考虑的因素。

同时，随着大数据时代的到来，隐私保护问题也日益凸显，如何保护个人隐私成为亟待解决的问题。

2. 技术集成和协同创新：将GIS与AI技术进行有效结合需要进行技术集成和协同创新。

不同领域的专家需要加强多学科的合作交流，提出新的算法和方法。

3. 法律法规和标准制定：在GIS与AI结合应用的过程中，相关法律法规和标准的制定非常重要。

GIS技术在测绘中的应用与发展趋势随着信息技术的快速发展，地理信息系统（GIS）在测绘领域扮演着越来越重要的角色。

GIS将地理空间信息与属性数据相结合，能够对地理现象进行全方位的分析和展示，为测绘工作提供了有效的技术手段。

本文将探讨GIS技术在测绘中的应用和发展趋势，从而展示其对测绘领域的重要性。

一、GIS技术在测绘中的应用1. 地图制作GIS技术可以辅助绘制高精度的地图。

通过数据采集和处理，可以获取大量的地理信息，如地形、地貌、地物等，然后利用GIS软件进行处理和分析，生成各种规模的地图产品。

相比传统的手工测绘，GIS制图过程更加自动化，大大提高了测绘效率和准确度。

2. 空间分析GIS技术能够对地理现象进行多维度的分析。

通过将地理空间数据与属性数据结合，可以进行空间查询、缓冲区分析、路径分析等，从而深入了解地理现象的空间分布规律和相互关系。

这对于土地规划、环境评估以及资源管理等工作具有重要意义。

3. 精准定位在测绘工作中，精准定位是至关重要的。

GIS技术结合全球定位系统（GPS）可以进行高精度的地理定位。

通过接收卫星信号，实时获取位置坐标，结合GIS技术进行数据处理和分析，可以实现精确定位，并对地理对象进行准确测量和分析。

4. 地理信息共享与共建利用GIS技术，可以将各类地理数据进行整合，形成一个综合的地理数据库。

这个数据库可以实现地理信息的共享与共建，不同部门和机构可以在同一平台上进行数据的共享和更新。

这样，整个测绘工作变得更加高效和便捷，减少了重复劳动和数据冗余。

二、GIS技术在测绘中的发展趋势1. 云计算和大数据随着云计算和大数据技术的不断发展，GIS技术也向着云端发展。

通过云计算平台，可以将庞大的地理数据集中管理和处理，减轻了个人计算机的负担，提高了数据处理和分析的效率。

大数据技术可以帮助洞察地理现象的模式和趋势，为决策提供更加准确的依据。

2. 移动GIS技术随着智能手机和移动设备的普及，移动GIS技术正在成为一种趋势。

人工智能+GIS技术专题面向深度学习的遥感影像样例库建设
李明巨主任江苏省基础地理信息中心
商汤人工智能遥感解译
马灵霞高级产品经理北京市商汤科技开发有限公司当ArcGIS遇见人工智能
张健AI架构师Esri中国信息技术有限公司
江苏省基础地理信息中心主任李明巨
面向深度学习的遥感影像样例库建设
李明巨刘昱君等
江苏省基础地理信息中心
背景01解决方案--目标与任务
样例数据--设计、生产与管理算法验证0203
04
结论与展望
05O U T L I N E 提纲
背景
机器学习技术快速发展50年代60~80年代
90~2000年代20062011~2016人工智能兴起
提出图灵测试
进入萌芽时代人工智能持续发展浅层学习模型兴起多伦多大学教授
Hinton 开启
深度学习在学术和
工业界应用
人工智能出现新的浪潮AlphaGo
今天…AlphaGo ZERO “无师自通？”
深度学习模型层数多、参数多，需要更高的计算能
力
⏹计算能力提升支撑了机器学习的发展
互联网数据的呈量级增长，满足了机器学习对数据样本的需求。

⏹互联网数据的增长使大样本成为可能
猫深层
卷积
神经网络 人工智能对影像的解译--分类
在自然影像领域，深度学习在计算机视觉方向的研究工作，根据任务可以分为分类、目标检测和要素分割三类；
根据对象数量可以分为单目标和多目标两种。

⏹分类→分割。