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地理空间人工智能 (GeoAI)
并综合多源数据层、地理领域知识和空间概念有助于开发不同的上下文空间（即移动空间和社会空间），并在人工智能模型的开发中发挥重要作用。成为一个空间显式模型需要满足四个空间测试之一（参见 Goodchild 2001 和 Janowicz 等人 2020，后者在历史
万亿像素 GeoAI 挑战赛研讨会
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地理空间人工智能 (GeoAI) | 网络研讨会资源
感谢您参加我们的网络研讨会“地理空间人工智能 (GeoAI)”。这是三部分系列“介绍高级空间分析的新工具”的第一部分。下面您将找到几个资源链接供您参考。
GeoAI：人工智能方法回顾...... - GI
1 意大利安科纳马尔凯理工大学土木与建筑工程与建筑系 2 意大利安科纳马尔凯理工大学信息工程系 3 意大利马切拉塔大学政治学、传播与国际关系系意大利马切拉塔
GeoAI - 利用人工智能优化地理数据的使用
人工智能 (AI) 正日益成为面向未来的基础设施的关键因素。只有使用 GeoAI，才能充分挖掘地理数据的潜力。通过集成定制的 AI 组件，可以发现隐藏的模式，获得新的见解，并通过接管劳动密集型的日常任务来优化流程。con terra 的 GeoAI 专家在此过程中为您提供支持 - 从开发初始项目构想到将 AI 集成到您的流程甚至监控中。
GeoAI 与 ArcGIS 结合，将 AI 集成到 NMCA 的端到端工作流中
• 使用 NLS 建筑物足迹 • 使用 LAS 数据 • 训练 maskRCNN 模型 • 使用 AI 为建筑物添加属性 • 根据属性应用程序规则来创建 3D • 可以进行手动处理
2023车间报告现已上市-Geoai at Ornl
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GIS 4123C：GeoAI – 地理人工智能（3 个学分）
David Keellings 博士 T 10:40-12:35 R 11:45-12:35 3006 Turlington Hall 2023 年春季办公时间 星期三晚上 10:00 - 12:00，其他时间仅限预约 办公室：3117 Turlington Hall 电子邮件：djkeellings@ufl.edu 注意：为获得最佳效果 - 利用办公时间。如果您在学习课程时遇到困难，请尽早来找我，以便我为您提供帮助。课程描述 学生将学习 GeoAI 的基本概念和广泛使用的方法。地理与人工智能的融合，或 GeoAI（空间数据科学的一个子领域），为解决自然环境和人类社会中的各种地理空间问题提供了新颖的方法。所有实验室都将使用真实世界的地理空间数据进行动手实践，以解决诸如线性模型、基于树的方法、空间交叉验证、超级学习、深度学习和可解释人工智能等人工智能主题。学生将受益于探索物理和社会数据集的混合以及利用 UF 的超级计算机 HiPerGator 进行分析任务的作业。本课程将整合物理和社会科学的观点，以确定和描述什么是地理人工智能，我们可以使用这些工具回答什么样的问题，以及如何将它们应用于现实世界的数据。学生学习目标 本课程的主要目标是培养学生对地理人工智能的原理、技术和应用的知识和理解。指定的练习促进了“动手”理解方法，以及探索和创造的具有挑战性的途径。具体来说，课程目标是让学生能够：
地理空间人工智能 (GeoAI) 在综合水文和河流系统建模中的应用：当前应用和趋势的回顾
摘要：本文回顾了当前 GeoAI 和机器学习在水文和水力建模、水文优化问题、水质建模以及河道地貌和形态动力学制图方面的应用。GeoAI 有效地利用了通过新自动化技术收集的大量空间和非空间数据。GeoAI 的快速发展提供了多种方法和技术，尽管这也使得不同方法之间的比较具有挑战性。总体而言，选择特定的 GeoAI 方法取决于应用程序的目标、数据可用性和用户专业知识。GeoAI 在非线性建模、计算效率、多种数据源集成、高精度预测能力以及新水文模式和过程的揭示方面表现出优势。大多数 GeoAI 模型的主要缺点是模型设置不充分，物理可解释性、可解释性和模型泛化性较低。关于水文 GeoAI 的最新研究集中于将基于物理的模型原理与 GeoAI 方法相结合，以及自主预测和预报系统的进展。