如今人工智能正在形成一种更好的方式。虽然对地理空间行业来说，人工智能还相对较新，但它能让各个领域的专业人士更高效、更准确地工作，更快地回应问题，还能节省资金。财产保险公司可以更好地查明风险。银行可以加快向农民发放贷款。公用事业公司可以更好地了解在哪里和不在哪里铺设输电线路等等。
人工智能处理多层复杂的数据和图像，比人类更准确、更快地提供见解。
商业公司希望从地理空间数据中获得洞见，但希望找到它们的方法更简单。德勤报告称，到明年，预计36%的大中型组织将部署位置智能软件，高于2019年的10%。
地理空间数据是一大堆信息：GIS地图、激光雷达图像、调查记录。从卫星获得的遥感数据需要经过处理才能对大多数研究人员和其他用户有用。单个数据源通常是不够的，因此建模常常需要将脱节的数据源拼凑在一起。
地理空间分析需要多个步骤和专业技能。需要从各种来源收集数据，并将其转换为多层可视化表示和映射。来源包括地球观测、地理信息系统(GIS)、全球卫星导航系统和无人机3D扫描。
需要分析映射来确定模式。这个过程可能需要遥感和图像处理工具、制图技能和其他专业人才，以及特定的编程语言。
Meticulous Research报告称，不同行业对基于AI的GIS解决方案的使用，正在迅速推进数据收集和清理过程，以提高预测精度。从2021年到2028年，地理空间分析市场的年复合增长率预计为17.6%，达到2560亿美元。
德勤指出了应用的领域：企业优化他们的供应链网络；政府改善土地管理做法；电力公司管理着电网沿线植被的风险。
技术解决方案正在利用人工智能更快地采取行动，节省资金并确保安全。人工智能可以处理琐碎的任务，分析大量的数据点，提高准确性，并及时提供外卖。
通过自动化，人工智能可以提取信息并实时提供见解。人工智能算法可以预测野火风险，识别湿地，分类植被类型以评估复垦活动并提供无数的应用。
例如，能源公司能供利用这项技术了解其管道面临的山体滑坡和洪水等环境风险，以及监测工作的最佳优先次序。更好地管理环境，节省资金，并有助于确保公共安全。
传统的气候模型可能过于宽泛和过时。与了解哪些地方的土壤侵蚀会给基础设施带来滑坡风险相比，多年来降水增加的趋势可能没有那么重要。不需要实地评估，使用人工智能分析激光雷达图像信息的团队可以评估影响，而不会让人受到伤害。
随着地理空间技术和图像技术的不断改进，未来的可能性可想而知。只要看看你的手机，就能知道短短几年取得了多大的进步。你们最好的相机是什么?你的智能手机。你们最好的卫星导航系统是什么?你的智能手机。
人工智能现在正在帮助分析卫星图像，以更好地理解气候变化，这并非巧合。宾夕法尼亚州立大学计算与数据科学研究所副所长Guido Cervone说:“我们的目标是开创深度学习算法与数十年物理知识的新组合，以创建南极表面融化的合成高分辨率卫星图像。”
人工智能主导的地理空间分析方法将彻底改变许多专业人员的工作方式——更高效、准确、及时和安全，更有见地。与此同时，这将改变他们的行业和世界。
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