XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemgeospatial
DOE地理空间数据管理策略2021-2025
基于证据的政策和知识驱动的决定对于推进能源部（DOE）的使命至关重要。地理空间或基于位置的信息是基于DOE使命的更大政策制定，评估和决策的重要性。对环境条件，能源或大流行暴发的空间趋势的认识，例如，经过精心策划的地理空间数据受益。，在某些情况下，根据情况，地理空间见解可以挽救生命。与任何组织一样，需要有效地使用和分配地理空间数据的战略，进化治理，标准和政策，尤其是在当今的数据源时代，包括物联网，增强现实，移动设备以及其他许多人。与利益相关者进行交流的地图（Web，3D和4D模型）的讲故事非常适合传达政策和决策的影响。
有效降低灾害风险的地理空间技术
地理空间技术，包括遥感、地理信息系统 (GIS) 和全球导航卫星系统 (GNSS)，被认为是灾害管理的关键组成部分。它能够绘制灾害、风险和脆弱性地图，有助于制定有效的疏散计划和资源分配战略。此外，它还有助于评估可持续发展目标 (SDG)，并有助于提高问责制。虽然地理空间技术主要在发达国家迅速发展，但在全球范围内，特别是在发展中和脆弱地区，扩大其应用的需求日益增加。能力建设举措被强调为实现这一目标的关键，强调教育、培训和基础设施建设的重要性。印度是将地理空间技术应用于减少灾害风险的领先典范，并将其高度融入灾害管理的各个阶段。政府的承诺和领导，以及印度空间研究组织等机构提供的广泛培训计划，在促进地理空间技术的广泛使用方面发挥了重要作用。此外，印度的努力还超越了国界，通过亚洲及太平洋空间科学与技术教育中心 (CSSTEAP) 针对亚太地区开展能力建设举措。这些举措旨在使官员掌握必要的技能，以便在各自国家将地理空间技术应用于灾害管理。本文强调了将地理空间技术纳入 DRR 战略以建设具有韧性的社区并最大限度地减少灾害影响的重要性。它强调需要齐心协力进行能力建设，以满足对熟练专业人员日益增长的需求，并促进灾害管理中基于证据的决策。
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
地理空间信息管理的未来趋势 - 联合国全球地理信息管理
气候变化的影响已成为“我们这个时代的决定性问题”。1 如今，我们社会的组织方式加剧了气候变化和新传染病的出现对世界造成的结构性威胁。COVID-19 大流行就是一个突出的例子。在过去二十年里，传染病每两到三年就会爆发一次。虽然整个社会的恢复力下降了，我们对全球化的依赖增加了，但对社会和经济造成的潜在破坏正在造成前所未有的影响。我们往往无法预测下一次事件，但了解反复出现的风险模式并投资于减轻和应对这些可察觉事件的能力（基础设施、技能和技术）可以提高我们的准备水平。政府和机构可以对准备的许多组成部分进行必要的投资——其中地理空间信息是关键。
地理空间协同生产 - 北约 ACT
目的：本次试验的主要目的是测试现有的地理协作技术解决方案。这些测试将涉及多个实体（SHAPE、志愿北约国家、NCIA、SHAPE 监督下的 MNGSG）。该试验的第二个更具前瞻性的目标是告知改变地理空间信息提供整个过程的理论/组织和培训方面的要求。WDI：地理空间协作生产符合盟军司令部转型战争发展要求 (WDI) - 跨领域司令部
海上使用地理空间数据的技术考虑...
了解海平面趋势以及全球海平面与当地海平面之间的关系，可以提供有关地球气候对海洋和大气影响的重要信息。海平面变化与许多大气和海洋过程直接相关。全球气温、水文循环、冰川和冰盖覆盖率以及风暴频率和强度的变化是气候变化已知影响的例子，所有这些都与长期海平面记录直接相关，并被记录下来。海平面是了解气候变化影响的重要关键，不仅在我们沿海地区，而且在世界各地。通过将基于观测的特定区域的当地相对海平面变化率与全球海平面上升预测（来自 IPCC，2007 年）相结合，沿海管理人员和工程师可以开始分析和规划海平面上升对长期规划的影响。
空气污染、远程排放的地理空间测量...
本测试方法涉及使用装有仪器的地面车辆获取位于行驶路线附近的空气污染源信息的一般做法。通过 OTM 33 的特定子方法，可以执行源排放评估，范围从小型逃逸排放的近场检查到整个设施的质量排放率测量。空气污染的地理空间测量 (GMAP) 是一个通用术语，指的是使用移动格式的快速响应仪器和精确的全球定位系统 (GPS) 在各种使用场景中时空解析空气污染模式。一般的“移动测量”或 GMAP 应用可以利用许多不同的仪器和移动方案来调查一系列空间尺度上的众多空气质量问题。该方法由 EPA 研发办公室 - 国家风险管理研究实验室提交给 EPA 空气质量、规划和标准办公室 - 空气质量评估部 - 测量技术组 (MTG)，以纳入 EPA 排放监测中心 (EMC) 网站的其他测试方法 (OTM) 类别：http://www.epa.gov/ttn/emc/tmethods.html#CatC/ 。在 EMC 的 OTM 部分发布测试方法既不代表 EPA 认可该测试方法的有效性，也不代表监管机构批准该测试方法。EMC 的 OTM 部分的目的是促进对开发排放测量方法的讨论，并为监管机构、受监管社区和广大公众提供可能有用的工具。其他测试方法是尚未受到联邦规则制定过程约束的测试方法。EMC 工作人员审查了这些方法以及支持这些方法的可用技术文档，发现它们可能对排放测量界有用。审查的技术信息类型包括现场和实验室验证研究；协作测试结果；同行评审期刊的文章；同行评审意见；以及方法本身的质量保证 (QA) 和质量控制 (QC) 程序。可在以下链接中找到总结每种方法可用技术信息的表格。EPA 强烈建议提交额外的支持现场和实验室数据以及有关这些方法的评论。这些方法也可被视为满足 40 CFR 第 60、61 和 63 条联邦要求的替代方法的候选者。这些方法可考虑用于联邦强制执行的州和地方计划（例如，Title V 许可证、州实施计划 (SIP)），前提是它们受 EPA 区域 SIP 批准流程或许可否决权和公众通知的约束，并有机会发表评论。但是，在来源可以将它们用于此目的之前，它们必须根据 60.8、61.13 或 63.7(f) 获得批准作为替代方案。考虑方法是否适用于特定目的应基于所述适用性以及表中概述的支持技术信息。这些方法可用于其他非 EPA 计划用途，包括州许可计划以及科学和工程应用，而无需 EPA 监督。
2024 年地理空间知识与创新周 - 联合国全球地理信息管理
1）激发创新思维：鼓励跨行业、跨国界合作创新，探索利用地理空间信息应对全球挑战的新思路、新方法，为实现可持续发展目标提供科技支撑；2）设计现代化、互联互通的应用：推动地理空间信息应用和互操作的服务网络，促进政府、企业、学术界和非政府组织之间的密切合作，加速地理空间信息成果的应用；3）加强能力建设：通过培训和研讨会，加强全球特别是发展中国家获取、处理、分析和应用地理空间信息的能力，缩小地理空间数字鸿沟；4）促进国际交流：搭建国际合作桥梁，分享成功案例和良好实践，增进地理空间信息领域的相互了解，共同应对全球挑战。