以更少的资源做更多的事情
利用人工智能在地理空间行业的力量:以更少的资源做更多的事情
利用人工智能在地理空间行业的力量:以更少的资源做更多的事情
随着地理空间行业在技术方面取得显著进展,人工智能图像识别已经成为一种强大的工具,有潜力改变我们提取、分析和解释地理空间数据的方式。通过自动识别和分类卫星影像和激光雷达数据中的对象和特征,人工智能图像识别在城市规划、环境监测、灾害管理等应用中具有潜力。然而,尽管这些功能令人印象深刻,但我们必须认识到存在的限制和挑战,这些限制和挑战阻碍了这些技术实现真正无所不知的能力。在这里,我们要区分现实和科幻。人工智能的当前状态是什么,什么是可能的和不可能的?
空间数据挖掘与空间大数据的探索与思考可视化号称是数据分析的最后一公里,有时候(更准确的说,是大部分时候),一张图就够了。
间数据挖掘与空间大数据的探索与思考本文是今年1月份去武汉参加社会计算会议的时候,应约在武汉大学GeoScienceCafe 论坛上面做的主题报告《空间数据挖掘与空间大数据的探索与思考》的讲话录音整理稿,另外虾神配合着PPT又重新编写了部分内容,形成了整个文稿,大约会形成三到五章左右发出来。
空间数据挖掘与空间大数据的探索与思考地理的分析核心是来源于所谓的空间统计学,空间统计学有四个最基本的概念:空间概率、概率密度、不确定性和统计推断。
空间数据挖掘与空间大数据的探索与思考大数据的战略节点接下来我们看一下对于大数据我们能做什么,这个话题企业界比较感兴趣,在学术界可能谈论得比较少。一般来说,大数据战略目前有三个主要的关键节点:系统轻载、应用闭环、数据变现。
如果按照互联网所谓的大数据特点来说,GIS领域大部分的传统数据都不算是实际意义上的大数据。
接下来我们看一下我在实际工作中的遇到的一些与空间数据挖掘与空间大数据有关的案例。
讲完了空间统计学和数据中心,我来讲一讲业界很多政府官员以及我对大数据的认识和理解,因为我现在在ESRI中国主要做大数据,他们对大数据有一些什么样的认知呢?第一种认识,数据量大就是大数据,这是我去交流的时候很多用户提到的,动辄说大数据,就是我们有XX亿条,XXTB数据,所以我们就是大数据。还有说我们要做大数据项目,先要弄够多少多少量的数据,才行。