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[中地快讯] 智能GIS ,感知世界预测未来

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发表于 2019-9-16 15:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
       人工智能的初衷是用机器模拟人的智能,模拟人的识别、认知、分析和决策能力。

       如何使得计算机能够智能起来?首先需要有大量带标签的样本数据,进行模型训练和参数调优,才能使得计算机能够自动识别新的数据集的内容。

        mapgis 10.3在人工智能方面进行了遥感影像信息提取和变化检测、图文数据语义关联匹配和多源数据融合与智能分析等三个应用方向的探索与应用实践:
遥感影像信息提取和变化检测

       传统的遥感影像信息提取,主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法,这种方法不仅效率低,而且严重依赖专家经验,在很大程度上不具备可复制性,因此,如何使得计算机能够理解图像,实现遥感信息智能化提取是迫切的应用需求。

       在这种情况下,MapGIS IGServer-S基于MapGIS内核,通过融合TensorFlow深度学习框架,实现了高分辨率遥感影像地理实体提取与变化检测相关的功能,通过模型训练,支持水体、植被、建筑物、道路等多种地理实体的高精度提取和变化检测。

       使用某地区2017年和2018年两年度高分辨率遥感影像,使用深度学习作为建筑物变化检测的手段,实现建筑物变化信息全自动检测。变化检测的结果可以直观的标注和可视化展示,并且支持变化信息的自动提取和矢量化图层的生成。
原始影像

提取建筑物信息

变化检测


       其创新点主要体现在:首先提出了一种基于深度残差网络的图像分割神经网络模型,支持像素级的地理实体提取。然后利用引导滤波器对分类结果进行优化,去除噪声,达到最优的提取效果。利用16万张图像进行模型训练,3万多张图像进行测试验证,对建筑物识别率最高可达到98.5%。

图文数据语义关联匹配


       众所周知,地理实体有多种不同的描述方式,可以是地图空间数据,也可以是文本描述数据。针对同一个地理实体的多种描述数据,相互隔离,难以满足大数据分析挖掘的应用要求。因此开展了基于深度学习的文本数据挖掘与语义关联匹配研究。

       文本是典型的非结构化数据,为了让计算机理解文本数据,需要对文本进行向量化处理,通过计算向量之间的距离,实现文本之间的相似度计算。基于MapGIS10.3内核,通过融合TensorFlow深度学习框架,实现了文本数据聚类、分类、特征提取和图文数据语义关联匹配相关的功能。相关成果在地质调查智能空间基础平台中进行了应用,将地质图空间数据与非结构化地质调查报告数据进行深度融合,构建了一个空天地一体化的地质调查工作与管理新模式。
中国地质调查信息网格


       研发成果在阿尔金成矿带进行了实际应用,构建了阿尔金成矿带云服务平台,提供云服务、云桌面、云存储和智能云端四种服务模式。在云服务层面,实现地质调查数据的网络服务发布和共享,可以在地质图上点击某一个空间实体,获得该实体的属性信息,并且提供关联查询功能,以获得该实体相关的报告描述信息,以及相应的资料来源。在智能云端可以实现交互式的文本检索,以空间位置查询属性,以关键字检索文本,实现图文数据关联与语义匹配。根据移动端的经纬度信息,获取当前位置相关的地名地址信息或者是地层信息,然后根据地名或地层等信息,进行文本检索与语义匹配,为野外作业人员提供当前位置相关的地质调查成果资料,提升野外工作效率。

       其创新点在于:基于双层带注意力机制的连体网络模型,用于计算文本之间的语义相似度,以解决富文本型空间实体与外部描述文本的关联匹配问题。通过两万多档地质调查报告数据进行验证,该方法在查全率和查准率相对于doc2vec方法有较大提升。
多源数据融合与智能分析


       深度学习方法,适用于从图像和文本大数据中寻找特征、发现知识。对于多来源多类型数据,需要利用多元统计、数据挖掘等多种方法进行综合分析。

       比如在安全态势感知与预警方面,通过分析野外地质调查事故历史数据,再结合实时态势数据,如当前位置、气象和地形地貌信息,利用时空自回归多元模型,对野外调查人员当前的事故风险进行预测,并反馈到作业人员手持终端,进而提高野外地质调查工作的安全性。

       个人画像在网络购物上应用比较多,淘宝或者京东等平台会根据用户的购物习惯,向用户推荐相关商品。在空间信息领域,可以利用出行轨迹(手机信令、浮动车),开展时空行为序列模式挖掘,分析经常出现的场所,推断个人爱好和生活习惯,对个人画像进行描绘。比如在公安领域,可以利用个人画像结果,对案发特定时间段和特定空间范围内的人群进行分类筛选,辅助发现重点可疑人员。

       针对群体轨迹,可以利用时空轨迹群体运动模式挖掘方法,分析群体时空聚集特征,发现群体运动规律。比如在公共安全领域,可以根据手机信令数据,分析群体运动规律,及早发现大规模人群聚集行为,提前研判预警群体性事件。
群体轨迹分析


       在可视分析方面,通过接入传感器数据,进行实时统计分析,可以在一张图上实现人员分布、资源布局、宏观态势等多维度信息实时动态多视角展示。比如在公安领域,可以在一张图上,对治安事件的高发时间、高发地区、高发场所和高发类型,以不同的颜色进行展现,辅助警情深度研判。

       智能GIS,未来已来。MapGIS 10.3研发了IGServer-S智能化产品,将GIS空间运算能力与人工智能技术相融合,提供深度学习和商业智能两大类分析服务,并且在图像、文本、多源数据融合分析等方面进行了实际应用。
MapGIS IGServer-S智能化产品

      MapGIS IGServer-S在遥感影像信息提取、文本挖掘、多源数据融合与智能分析等方面取得了系列创新成果。在即将到来的人工智能时代,MapGIS将持续发力,研发更多的空间信息智能化产品,提升空间信息服务的智能化水平。
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