随着人工智能技术的迅速发展，越来越多从事GIS研究或应用的组织开始积极投入到针对GIS与人工智能结合的技术创新工作当中。

从技术发展的现状分析来看，人工智能技术能够为GIS提升多个方向的能力，包括：遥感图像处理、空间数据处理、时空分布预测、轨迹分布与空间优化、城市规划、地理编码以及扩展新的分析模型等。

《SuperMap GIS 10i人工智能GIS技术白皮书》详细介绍了人工智能技术及应用方面的发展历史，从多层次剖析AI与GIS融合的关键技术，重点介绍了 SuperMap的人工智能GIS技术体系与产品体系，分析人工智能GIS技术在多行业应用的经典案例。

内容选取

人工智能GIS(AI GIS)是人工智能与GIS相互融合的技术统称，包括：

1、融合AI的空间分析算法(GeoAI)与相关的流程工具；

2、基于GIS对AI算法输出结果的管理、可视化和分析；

3、基于AI技术对UI体验、运维效率和其他GIS软件功能的提升和优化。

• AI GIS技术体系

SuperMap人工智能GIS(AI GIS)是人工智能技术与SuperMap GIS技术相互融合的技术统称，该体系涵盖数据、领域库、框架和功能四大部分内容。

其中“数据”是整个技术框架的基础，用户根据不同的数据特征，选择不同的存储方案。“领域库”是AI GIS应用落地的特有概念，对AI GIS使用中涉及的样本、模型等进行统一管理。“框架”是AI GIS能力实现的保证，一方面框架自身实现了一些经典算法，另一方面通过框架可以快速扩展衍生新算法。“功能”是AI GIS可以提供的能力，包括三类：GeoAI、AI赋能GIS和GIS赋能AI。

GeoAI即融合AI的空间分析与处理，SuperMap提供了统一的GeoAI流程工具，串接各个处理环节；AI赋能GIS(AI for GIS)即基于AI技术，增强和优化GIS软件功能；GIS赋能AI(GIS for AI)即基于GIS技术，将AI分析结果进行进一步处理分析与空间可视化展现。

• GeoAI流程工具

SuperMap GIS的组件、桌面、服务器产品分别都提供了支持数据准备、模型构建、模型应用的人工智能GIS流程工具。

• AI赋能GIS(AI for GIS)

从AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互四个方面阐述AI为GIS软件带来的价值提升。如下图，通过图像识别获取违规垃圾、道路和基础设施破损信息，避免人工输入的繁琐。

AI属性采集

• GIS赋能AI(GIS for AI)

针对AI计算识别结果，利用GIS的空间可视化和空间分析能力展开进一步的处理与分析挖掘。如下图，通过设置地理围栏对视频中识别到的违规车辆进行快速获取。

地理围栏实时告警

• AI GIS产品体系

SuperMap提供了完备的AI GIS产品体系，其中：

SuperMap iObjects for Spark组件负责分布式空间机器学习的功能支持，SuperMap iObjects Python组件负责空间深度学习相关功能支持。

SuperMap iServer提供了数据科学服务和机器学习服务，并对原有的分布式分析服务的机器学习能力进行了增强。

SuperMap从桌面端、Web端和移动端也扩展对模型管理以及模型应用的技术支持。如下图为基于SuperMap iDesktopX的二元分类。

SuperMap iManager负责对整个AI GIS环境构建和运维支撑。

• AI GIS行业应用

GIS领域与人工智能的应用场景逐步成为现在或者未来行业的主要发展方向。如采用深度学习算法建立模型，对多种自然资源相关数据开展对象识别与分割工作的国土“慧眼守土”项目。

获取方式

供稿 | 超图研究院

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