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使用地理空间人工智能 (GeoAI) 方法对古邦市地表温度变化进行空间分析
古邦市 古邦市的建设用地开发对该地区地表温度的升高有明显的影响。随着建筑物、道路和其他基础设施的建设，城市地区不断扩大，导致了包括地表温度在内的环境变化（Khan 等人，2022 年）。古邦市建设用地开发对地表温度升高的影响显示了重视城市地区减缓和适应气候变化的重要性。可以采取一些措施来应对这些影响，包括：城市绿化、可持续城市设计、使用绿色技术以及公众教育和意识。据陈等人称。 （2023），增加某个地区绿色开放空间的数量和质量有助于降低地表温度。种植树木、公园和绿色屋顶可以通过吸收热量和增加蒸发提供冷却效果。张等人（2023），并补充道
构建隐私保护和安全的地理空间人工智能基础模型（愿景论文）
近年来，我们看到人工智能基础模型取得了实质性的进展，包括语言、视觉和多模态模型。最近的研究强调了基础模型在地理空间人工智能中的应用潜力，即 GeoAI 基础模型，用于地理问答、遥感图像理解、地图生成和基于位置的服务等。然而，GeoAI 基础模型的开发和应用可能会带来严重的隐私和安全风险，迄今为止尚未得到充分讨论或解决。本文介绍了 GeoAI 基础模型整个生命周期中的潜在隐私和安全风险，并提出了研究方向和预防和控制策略的全面蓝图。通过这篇愿景论文，我们希望引起地理空间领域研究人员和政策制定者对 GeoAI 基础模型固有的隐私和安全风险的关注，并倡导开发隐私保护和安全的 GeoAI 基础模型。
推进AI驱动的地理空间分析和数据生成
近年来见证了人工智能（AI）技术的革命，这是由于生成AI和地理空间人工智能（GEOAI）的兴起所强调的。与通用AI不同，Geoai在地理知识的整合中与众不同，将其定位在地理空间科学研究，AI技术和高性能计算的交集中。这种融合对于应对数据和计算密集型地理空间挑战至关重要[1，2]。这些进步是由可用的地理空间数据，机器学习（ML）硬件和GEOAI模型的大量地理空间数据以及对创新分析方法的日益增长的需求助长的，以解决社会和环境研究中的关键知识差距[3，4]。因此，我们在空间信息的映射，提取，生成和分析中看到了很大的进步。特刊（SI）“ AI驱动的地理空间分析和数据生成的进步”旨在展示地理信息科学（Giscience）社区在利用替代计算技术（尤其是AI）来解决复杂地理问题的努力。符合Giscience Research的这一趋势，在著名的期刊上组织了几个相关的特殊问题，例如《国际地理信息科学杂志》，GeoJournal，Geoinformatica，Geoinformatica，Geographing，Geographies或Applied Sciences。这些收藏集中在空间显式模型[1，2]以及Urban Analytics [5]，图像分类和土地覆盖映射[6]，人群图像和文本分析[7]，自然资源管理[8]和基础设施监控[9，10]中的应用[9，10]。此外，最近的系统文献评论还强调了在相关学科中Geoai的日益增长的使用。例如，人类地理学家利用Geoai使用大规模时空数据来探索城市功能区域，城市动态，人类行为和社会感测[11，12]。这种集成为传统领域提供了强大的新工具，可以实现大规模的定量分析。Geoai也在物理地理研究中成为主要领域，并在地球扎华评估，环境变化模拟，生物多样性监测和行星科学等领域中进行了应用[13]。在制图中，Geoai用于增强地理输出评估和地图质量，并改善图像对象检测，地图概括和地图设计[14]。此外，在应对城市增长，社会经济偏见和社会感知等复杂挑战方面，明确的GEOAI模型的发展和可用性显着提高了准确性。这些模型通过直接合并空间依赖性和异质性
迈向地理空间人工智能的基础模型（愿景论文）
大型预训练模型，也称为基础模型 (FM)，以任务无关的方式在大规模数据上进行训练，并且可以通过微调、小样本学习甚至零样本学习适应各种下游任务。尽管它们在语言和视觉任务中取得了成功，但我们尚未看到为地理空间人工智能 (GeoAI) 开发基础模型的尝试。在这项工作中，我们探索了为 GeoAI 开发多模态基础模型的前景和挑战。我们首先通过测试现有大型预训练语言模型 (LLM)（例如 GPT-2 和 GPT-3）在两个地理空间语义任务上的性能来展示这个想法的优势。结果表明，这些与任务无关的 LLM 在小样本学习设置中在两个任务上的表现都可以胜过任务特定的全监督模型，性能提高 2-9%。然而，鉴于 GeoAI 的多模态特性，我们也展示了这些现有基础模型的局限性，尤其是在处理与其他模态相结合的几何图形时。因此，我们讨论了多模态基础模型的可能性，该模型可以通过地理空间对齐推理各种类型的地理空间数据。我们通过讨论为 GeoAI 开发此类模型的独特风险和挑战来结束本文。
沼气植物最佳位点的预测建模...
沼气植物的部署固有地取决于地理考虑。这项研究主张将地理数据与人工智能算法（称为Geoai）整合在一起，作为一种可靠的可靠方法，用于精确预期这些最佳位置。考虑到上述，这项研究努力预测为在农业中实施甘蔗沼气植物的最佳地点。通过利用涵盖物理，生物和人类方面的地理数据，以及使用六种不同的分类算法的利用（CART，C4.5，C5.0，Random Forest，XGBoost和GBM），性能比较变得很重要。训练阶段特别针对圣保罗的状态，由于其植物的浓度升高，其最有效的模型随后应用于Goiás状态。随机森林算法实现的杰出性能强调了其在描述Goiás甘蔗沼气植物部署的有利地点的功效。这种方法论方法在简化决策过程，描绘有利于甘蔗生产的沼气生产的地区有望，从而优化了生物量利用，并同时减轻了环境影响和安装支出。GEOAI的融合不仅促进了可再生能源的扩散，而且还为缓解气候变化而做出了实质性的贡献，从而促进了更广泛的全球能量转变。
1/21/2025论文3/24/2025 8:30 AM -9：50 AM1/21/2025论文3/24/2025 8:30 AM -9：50 AM
美国地理学家协会（AAG）年会底特律，2025年3月24日至28日更新：1/21/2025论文3/24/2025 8:30 AM-上午9:50 AM - 9:50 AM评估停电期间的社区弹性：使用Harriss县的位置服务数据时空间 - 周期性分析。Zeyu链接到会议：通过创新数据，技术和模型＃1 10:10 AM -11:30 AM加强社区的韧性：工程海滩：沿海过度开发和在佛罗里达州进行适应的不可能。Alan Wiig链接到会议：城市适应的生产2：基础设施，材料和劳动土地覆盖覆盖率变化分析，用于莫桑比克Niassa的保护影响测量。Jessica Striley链接到会议：在波多黎各人口稳定的人口下降，2010- 2023年，人口稳定的人口下降，登革热的物理环境时空聚类的遥感。gavriella hecht链接到会话：AAG 2025关于可持续性空间AI和数据科学研讨会12:50 pm -2：10 pm -2：10 pm在遥感中推进语义分割：对CNNS和变形金刚模型的比较分析以进行洪水检测。torit chakraborty链接到会议：GEOAI和深度学习研讨会 - 第三部分识别兴趣点（POI）作为传染病监测的前哨：COVID -19的研究。Liang Mao与会议链接：人类动力学研讨会研究蒙特卡洛的方法，用于量化和分析社会脆弱性指数中的不确定性。Jawata Afnan Saba链接到会议：社会脆弱性，社区弹性以及灾难公平与正义 - I 2：30 pm -3：50 pm深度学习应用程序，用于调查南非Stellenbosch的地下水动态。bewuket tefera链接到会话：GEOAI和深度学习研讨会
对人工智能应用的理论见解...
摘要：目的：本文的目的是探索和初步对人（社会经济）地理和空间管理中人工智能（AI）的理论潜力进行分类。该研究突出了AI方法与地理分析相交的关键领域，重点是它们的概念含义。设计/方法论/方法：本文提出了描述性评论，采用基于存储库，观察和案例研究分析的范围文献综述。已经开发了人工地理中AI应用主要领域的全面表格汇编。的发现：从人工智能技术实施结果的角度来看，有必要区分AI应用的两个领域：科学（分析）和务实 - 应用，尽管它们保持互连。实现目标需要对人类地理的内部结构作为一门科学的内部结构（分为子学科的分裂）及其实用的对应物 - 空间管理和计划。在社会经济背景下对GEOAI应用的文献综述表明，城市和未来的城市概念构成了各种AI方法实施的主要领域。实际含义：这项研究的结果主要是理论上的，为进一步探索人类地理和空间管理中的AI应用提供了基础。研究没有提出立即实用的解决方案，但它提供了一个概念框架，可以指导未来的研究并激发该领域的方法论进步。JEL分类：B49，C00，C18，C45。独创性价值：本文解决了理论问题。内容可以作为讲座的基础，也可以作为该领域其他出版物的参考。关键词：人类地理，人工智能，地理，地理，GIS，空间管理，空间经济。纸质类型：研究文章。研究资金：由科学部长在“区域卓越倡议”下共同资助。
ArcGIS 的 AI 透明卡
多年来，Esri 一直在提供 GeoAI 功能，例如 Living Atlas 中提供的深度学习包，这些包不使用生成式 AI 模型。虽然这些包是在 Esri 建立 AI 透明卡之前创建的，但每个模型都有一个元数据描述页面，其中包含关键属性，可帮助您的组织评估如何以负责任的方式整合这些功能。此外，我们强烈建议仅从标记为权威的来源下载包，这意味着发布内容的组织已通过 Esri 的验证。您应该联系您想要使用的内容的发布者，并要求他们在下载内容之前完成验证。
第三印度日本空间和地理空间业务...
印度-日本地理空间和空间商业峰会上的研究、创新和劳动力发展会议将探讨印度和日本学术机构和行业领袖之间的战略伙伴关系如何推动创新、简化研究工作并培养一支能够应对这些领域未来挑战的熟练劳动力队伍，特别是在数据科学、地理人工智能和遥感领域。本次会议旨在弥合日本和印度地理空间和空间行业在研究、实际实施和劳动力需求之间的差距。与会者将讨论如何加强科学研究、技术开发和教育计划方面的合作。目标是建立强大的人才和创新解决方案渠道，以支持这些高科技领域日益增长的需求，确保两个地区始终处于技术进步的前沿。
GLOBE Observer：利用人工智能驱动的公民科学推进地球系统知识的案例研究
公民科学和人工智能 (AI) 相互补充，充分利用了人类和机器的优势。公民科学生成数 TB 的原始数字、文本和图像数据，对这些数据的分析需要自动化技术才能有效地进行处理。相反，AI 计算机视觉技术在训练过程中可能需要数以万计的图像，而公民科学项目非常适合提供大型数据库。在此，我们描述了 AI 工具如何应用于 GLOBE Observer 公民科学数据生态系统，其中图像识别算法支持数据提取过程、保护用户隐私并提高数据保真度。GLOBE 公民科学数据已用于开发自动数据分类程序，从而实现蚊子幼虫和土地覆盖标签的信息发现。这些进步使 GLOBE 公民科学家数据可用于环境和健康研究，以及 GeoAI 一般领域工作的机器学习科学家。