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文档编号: PC2019-01-11-01
版 本 号: v1.0
阅读范围: □客户 □合作伙伴
□销售 □研发 售前 □售后
传播范围: □公开 □超图集团内部 超图公司内部
文档类型: □销售工具 技术文档 □竞品 □其他
SuperMap GIS 10i
AI GIS 技术白皮书
超图研究院 产品咨询部
12/20/2019
超图研究院
2
目录
目录 ............................................................................................................................................................................... 2
第一章 人工智能概览 ....................................................................................................................................... 4
1.1. 人工智能技术 ....................................................................................................................................... 4
1.2. 人工智能技术发展................................................................................................................................ 6
1.3. 人工智能应用发展................................................................................................................................ 7
第二章 GIS 与 AI 技术融合 .............................................................................................................................. 8
2.1. 基于深度学习的遥感图像处理 ............................................................................................................ 9
2.2. 时空分布模式预测................................................................................................................................ 9
2.3. 基于 AI 的空间数据处理 ................................................................................................................... 10
2.4. 基于机器学习的轨迹分析与空间优化 .............................................................................................. 10
2.5. 基于自然语言处理的地理编码 .......................................................................................................... 11
第三章 SuperMap AI GIS 技术体系 ............................................................................................................... 12
3.1. 概述 ..................................................................................................................................................... 12
3.1.1. 数据 ............................................................................................................................................. 13
3.1.2. 领域库 ......................................................................................................................................... 13
3.1.3. AI 基础框架 ................................................................................................................................ 14
3.1.4. AI GIS 功能 ................................................................................................................................. 14
3.2. GeoAI................................................................................................................................................... 15
3.2.1. 空间统计学 ................................................................................................................................. 15
3.2.1.1. 空间总体特征 ...................................................................................................................... 16
3.2.1.2. 空间格局与回归 .................................................................................................................. 17
3.2.1.3. 空间插值.............................................................................................................................. 18
3.2.1.4. 地理分布.............................................................................................................................. 18
3.2.2. 空间机器学习.............................................................................................................................. 19
3.2.2.1. 聚类分析.............................................................................................................................. 20
3.2.2.2. 分类分析.............................................................................................................................. 21
3.2.2.3. 回归分析.............................................................................................................................. 23
3.2.3. 空间深度学习.............................................................................................................................. 25
3.2.3.1. 倾斜摄影 DSM 建筑物底面提取 ....................................................................................... 26
3.2.3.2. 目标检测.............................................................................................................................. 27
3.2.3.3. 场景分类.............................................................................................................................. 28
3.2.3.4. 二元分类.............................................................................................................................. 29
3.2.3.5. 地物分类.............................................................................................................................. 29
3.2.4. GeoAI 流程工具 .......................................................................................................................... 31
3.2.4.1. 数据获取与准备 .................................................................................................................. 31
3.2.4.2. 模型构建与管理 .................................................................................................................. 34
3.2.4.3. 模型发布与应用 .................................................................................................................. 38
3.3. AI 赋能 GIS ......................................................................................................................................... 40
3.3.1. AI 属性采集 ................................................................................................................................ 40
3.3.2. AI 测图 ........................................................................................................................................ 41
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3.3.3. AI 配图 ........................................................................................................................................ 42
3.3.4. AI 交互 ........................................................................................................................................ 43
3.4. GIS 赋能 AI ......................................................................................................................................... 45
3.4.1. 空间可视化赋能 AI .................................................................................................................... 46
3.4.2. 空间分析赋能 AI ........................................................................................................................ 46
第四章 SuperMap AI GIS 产品体系 ............................................................................................................... 48
4.1. 组件产品 ............................................................................................................................................. 50
4.1.1. SuperMap iObjects for Spark ....................................................................................................... 50
4.1.2. SuperMap iObjects Python .......................................................................................................... 50
4.2. 桌面端产品 ......................................................................................................................................... 52
4.2.1. 空间统计分析工具箱 .................................................................................................................. 52
4.2.2. 机器学习工具箱.......................................................................................................................... 53
4.2.3. AI 配图 ........................................................................................................................................ 54
4.2.4. AI 交互 ........................................................................................................................................ 55
4.3. 服务器产品 ......................................................................................................................................... 55
4.3.1. 分布式分析服务.......................................................................................................................... 55
4.3.2. 数据科学服务.............................................................................................................................. 56
4.3.3. 机器学习服务.............................................................................................................................. 59
4.4. 移动端产品 ......................................................................................................................................... 60
4.4.1. AI 属性采集 ................................................................................................................................ 61
4.4.2. 视频目标检测.............................................................................................................................. 61
4.4.3. 视频目标跟踪.............................................................................................................................. 62
4.4.4. 视频目标聚合.............................................................................................................................. 63
4.4.5. 视频目标识别.............................................................................................................................. 63
第五章 SuperMap AI GIS 硬件配置方案........................................................................................................ 64
5.1. 测试配置参考 ..................................................................................................................................... 64
5.2. 推荐配置参考 ..................................................................................................................................... 65
第六章 AI GIS 行业应用 ................................................................................................................................. 65
6.1. 自然资源 ............................................................................................................................................. 65
6.2. 智慧城市 ............................................................................................................................................. 67
6.3. 农林 ..................................................................................................................................................... 68
6.4. 水利 ..................................................................................................................................................... 69
6.5. 交通 ..................................................................................................................................................... 70
6.6. 环保气象 ............................................................................................................................................. 71
更多资源 ..................................................................................................................................................................... 73
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第一章 人工智能概览
自上世纪四十年代就开始了对人工智能的研究。1950 年,图灵发表了划时
代的论文,并提出了著名的“图灵测试”,1956 年达特茅斯会议将“人工智能”正式
命名,标志着 AI 的诞生。自此之后的 60 年,人工智能大致经历了三个发展阶
段。1970 年代之前,主流的研究集中于早期的符号主义、早期推理系统、早期联
结主义神经网络和专家系统。1980 年代至千禧年前后,机器学习成为研究的主
流。之后,随着大数据的快速发展,为 AI 提供了丰富的训练数据,再加上云计
算技术提供的强大的计算能力,使得深度神经网络快速求解成为现实。2016 年 3
月 15 日,AlphaGo 打败围棋冠军,引发了大众对于人工智能的普遍关注。截止
今日,我们则可以从技术和应用两个角度概览以下人工智能的发展现状。
人工智能是社会发展和技术创新的产物,是促进人类进步的重要技术形态。
人工智能发展至今,已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,正在对
世界经济、社会进步和人民生活产生极其深刻的影响。随着新一代人工智能在全
球各行业深入应用,传统生产方式、商业模式和产业生态等开始逐步重塑。我国
高度重视人工智能产业的发展,习近平总书记在十九大报告中指出,要“推动互
联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”,从 2016 年起已有《“互联网+
人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智
能产业发展三年行动计划(2018-2020 年)》等多个国家层面的政策出台,提出建
设人工智能开放平台要求,鼓励产学研用各方力量共同推进我们人工智能软件发
展。
1.1. 人工智能技术
人工智能(Artificial Intelligence), 英文缩写为 AI。是对人的推理、知识、
规划、学习、交流、感知以及对移动和操作物体过程的模拟。人工智能目前有两
个定义,分别为强人工智能( Artificial General Intelligence , AGI)和弱人工智能
( Artificial Narrow Intelligence , ANI)。强人工智能是 60 年代 AI 研究人员提出的
理念。它超越了计算机科学,涉及心理学,伦理学,脑科学等领域,希望能够向
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人类一样对世界进行感知和交互,通过自我学习的方式对所有领域进行记忆、推
理和解决问题。弱人工智能是擅长单个方面的人工智能,它并不具备真正的思考
和推理能力,只是能够按照人类设定的程序去行动,比人更好的执行特定任务的
技术。例如图像分类或人脸识别。目前人工智能的实现较多属于弱人工智能
(Narrow AI),不过其应用范围也较为广泛,包括计算机视觉、语音识别、机器
人智能、自然语言处理,无人驾驶等领域。
图 人工智能、机器学习、深度学习三者关系示意图
机器学习(Machine Learning, ML)是一种实现人工智能的方法。机器学习理论
主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法,通过算法来解析数据、
从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、
硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数
据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。机器学习直接
来源于早期的人工智能领域,传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持
向量机、EM、Adaboost 等。从学习方法上来分,机器学习算法可以分为监督学
习(如分类问题)、无监督学习(如聚类问题)、半监督学习、和强化学习。
深度学习(Deep Learning, DL)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的
方法,是一种实现机器学习的技术,它通过大量的训练数据来优化深度学习模型,
让识别更加精准。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感
知器就是一种深度学习结构,深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表
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