易智瑞地理信息系统平台与人工智能
易智瑞地理信息系统平台项目开发最佳实践
2
切片缓存
Relational
关系型数据 1
Spatiotemporal
3
时空数据大数据
企业级Web GIS平台组件
• Web Adaptor作为易智瑞公司官方提供的前端接入服务器，为企业级平台 提供各种GIS服务的反向代理能力，以及为平台上多个服务器之间实现负载 均衡
A
B
C
D
Load Balance
应用服务器负载 均衡
Reverse Proxy
GIS服务器反向 代理
One Endpoint
应用服务单点访 问
Web-tie Auth
内置Web层身份 验证
Deployment Pattern
对于基础的企业级平台来 说，仍然可以选择两种不 同的部署模式: • All-In-One - 单机部署 • Multi-Tie - 多层部署
chef script
Secure
monitor secure model
企业级Web GIS平台构成
企业级GIS产品的基础架构
企业级Web GIS平台组件
• 在企业级平台中，ArcGIS Server承担了两种角色
Hosted Server
作为平台的托管服务器为 各种GIS数据提供服务端
能力
• 如果企业中存在大量的Insight for ArcGIS用户
OR
多层部署中的Data-Tie
• 在一个简单部署方案的DataStore中，我们通常分为两种数据存储来考虑系 统的可扩展性
• 关系型数据存储Relational DataStore
• Hosted Feature Service • Insight for ArcGIS
人工智能与地理信息技术的融合研究
人工智能与地理信息技术的融合研究引言：人工智能（Artificial Intelligence, AI）和地理信息技术（Geographic Information Technology, GIT）是在不同领域中各自发展的重要技术。
然而，随着科技的不断进步，这两个领域之间的交叉融合开始吸引越来越多的关注。
人工智能的优势在于其能够处理大规模的数据并进行复杂的计算和推理。
而地理信息技术具备采集、存储、管理、分析和可视化地理空间信息的能力。
将这两个技术领域进行有机的融合，可以为各行各业带来巨大的创新和发展机遇。
人工智能在地理信息技术中的应用：1. 地理空间数据分析：地理信息技术中的空间数据分析一直是一个重要的研究领域。
人工智能的引入可以提高地理空间数据的处理效率和准确性。
通过人工智能算法，可以对大规模的地理空间数据进行分类、聚类、回归等操作，从而帮助用户发现隐藏在数据背后的模式和关联。
2. 地图制作与更新：地理信息技术中的地图制作和更新是一个耗时且需大量人力的过程。
利用人工智能的技术，可以通过分析大量的卫星遥感数据，自动生成地图，并且及时更新地图信息。
这样可以显著提高地图制作的效率，同时确保地图的准确性。
3. 智能导航系统：人工智能和地理信息技术的结合在智能导航系统中具有重要意义。
借助人工智能的自然语言处理技术和地理信息技术的位置定位能力，智能导航系统可以为用户提供更加智能化的导航和路线规划服务。
使用者可以通过语音交互或输入目的地信息，系统会结合地理信息技术中的路网数据和实时交通数据，利用人工智能算法为用户提供最优的导航方案。
4. 土地利用规划：人工智能可以利用地理信息技术提供的土地利用数据，在考虑到各种因素的前提下，为城市规划师和决策者提供智能的土地利用规划建议。
通过分析地理信息中的人口分布、交通状况、土地质量等数据，人工智能可以帮助决策者进行决策分析，并提出优化城市土地利用的建议。
地理信息技术在人工智能中的应用：1. 地理环境感知：地理信息技术提供了大量的环境数据，例如地理空间数据、遥感数据、地球观测数据等。
测绘技术中如何进行地理信息系统与人工智能的结合
测绘技术中如何进行地理信息系统与人工智能的结合地理信息系统（GIS）与人工智能（AI）是当今高科技领域的两大热门话题。
随着技术的不断进步，两者的结合为测绘技术带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将探讨测绘技术中如何进行地理信息系统与人工智能的结合，以及这种结合对测绘领域的影响和应用前景。
一、GIS与AI概述地理信息系统是一种将地理空间特征与属性数据相结合的计算机系统，可以用来收集、存储、处理、分析和展示地理空间数据。
而人工智能则是一种通过模拟人类智能行为的计算机技术，它可以实现自主学习、推理和决策等功能。
将GIS与AI结合，可以充分发挥二者的优势，提高数据处理和分析的效率、精确度和智能化水平。
二、GIS与AI在测绘技术中的应用1. 地图绘制与调整：传统的地图绘制需要大量的人力和时间，而结合了AI技术的GIS可以通过大数据分析和图像识别技术自动生成精准的地图，大大提高了绘图的效率和准确度。
2. 地理数据分析：GIS系统可以通过整合各种数据源，准确获取地理信息，并通过AI算法进行数据分析，为城市规划、气象预测、环境保护等提供科学依据。
3. 地震灾害监测：结合AI的GIS系统可以实时监测地震活动和地质变化，提前预警和预测地震灾害，为抢险救援提供准确的数据支持。
4. 资源勘查与管理：利用AI算法对遥感数据进行分析，可以准确、高效地进行土地、矿产资源勘查和管理，为资源开发提供科学决策支持。
三、GIS与AI的结合带来的挑战1. 数据质量和隐私保护：在GIS与AI结合的过程中，数据质量的问题是首要考虑的因素。
同时，随着大数据时代的到来，隐私保护问题也日益凸显，如何保护个人隐私成为亟待解决的问题。
2. 技术集成和协同创新：将GIS与AI技术进行有效结合需要进行技术集成和协同创新。
不同领域的专家需要加强多学科的合作交流，提出新的算法和方法。
3. 法律法规和标准制定：在GIS与AI结合应用的过程中，相关法律法规和标准的制定非常重要。
大数据云平台地理信息系统平台与人工智能终版
图像分割
• 将图像分块（分割），且将紧密邻近且具有相似光谱特性的像素分组到同一分割中 • 图像分割基于Mean Shift算法：聚类、分割、影像平滑、追踪…… • 该技术使用移动窗口来计算平均像素值以确定每个分割中应该包括的像素。 • 影像分割的特征取决于三个参数：光谱详细级别、空间详细级别和最小分割大小。
口统计特征并且在空间上相邻的城市区域。 – ……
时空挖掘分析，即空间-时间的聚类
• 数据具有空间和时态背景：所有事件均具有一个发生地点和发生时间。
通过时空立方体热点分析发现交通事故的聚集区
演示：基于机器学习进行聚类与预测
易智瑞地理信息系统平台与机器学习
分类
•最大似然分类 •随机森林 •支持向量机 •图像分割
易智瑞地理信息系统平台 与人工智能
易智瑞中国信息技术有限公司 刘升容
目录
1. GIS与人工智能概述（5mins）
人工智能发展概述 人工智能在GIS中的应用
2. 易智瑞地理信息系统和机器学习（20mins）
机器学习算法及应用
3. 易智瑞地理信息系统与深度学习（20mins）
易智瑞地理信息系统对深度学习的产品支持及应用
个子集，每次树进行分裂时，从这m个特征中选择最优的。
图 片 来 源 于 网 络
演示：海草适宜性生长预测
聚类
• 聚类算法用于在数据中寻找隐藏的模式或分组。 • 聚类算法构成分组或类，类中的数据具有更高的相似度。 • 聚类建模的相似度衡量可以通过欧几里得距离、概率距离或
其他指标进行定义。
• 典型应用场景：
– 货币基金资金流入流出预测
– 电影票房预测
– 农产品价格预测分析
– 基于多源数据的青藏高原湖泊面积预测
使用易智瑞地理信息系统平台API开发Web应用 - 李泽芳
API提供即拿即用的微件（三十二个）
BasemapGallery Search Sketch AreaMeasurement2D AreaMeasurement3D Slice Bookmarks Compass CoordinateConversion Directions DirectLineMeasurement3D DistanceMeasurement2D Editor FeatureForm FeatureTemplates Home
即拿即用
二次开发
易智瑞一直在倡导的理念
Apps
配置 • Survey123
桌面
Web
定制 • Collector • WebAppBuilder
开发 • Indoor • Earth
• Explorer
portal
设备
SDKs & API
• JavaScript API
• Runtime SDK
前端 Dojo Jquery Bootstrap React Argular Vue Webpack Nodejs ……
GIS相关 矢量 栅格 投影 空间分析 镶嵌数据集 WMS WMTS REST GP WGS84 CSCS2000 ……
新概念 BIM/CIM AR&VR 倾斜摄影测量 机器学习 矢量大数据 实时大数据 栅格大数据 ……
人工智能在地理信息系统中的应用
人工智能在地理信息系统中的应用近年来，人工智能技术的迅速发展已经深刻地影响了我们的生活。
在这个数字化时代，地理信息系统(GIS)作为提供空间分析与信息管理的技术工具也逐渐受到人们的重视，而人工智能在地理信息系统中的应用也越来越受到关注。
一、人工智能技术和地理信息系统人工智能技术是指利用计算机技术和算法，使计算机具备类似人类智能的能力，如学习、推理、判断和决策等。
地理信息系统则是指以地理数据为基础，通过采集、存储、处理、分析和展示等手段，实现对地理空间信息的有效管理和利用。
人工智能技术和地理信息系统的结合，可以为我们提供更为高效和精确的地理信息分析，更好地支持各类地理信息应用，从而实现对地球的更全面、细致、精准的认识。
二、人工智能在地理信息系统中的应用2.1 地理信息数据处理地理信息数据处理是GIS系统的重要组成部分。
传统的GIS数据处理需要人工进行处理和判断，工作量大、效率低、易出错，而人工智能技术可以快速进行自动化处理，提高数据处理的精度和效率。
例如，在网络分析中，使用机器学习算法可以通过分析大量地理信息数据，预测最优路径。
这一过程通过学习和生成模型，不断优化时间、距离和运输成本，最终实现全球贸易的优化。
2.2 地理信息采集采集是GIS系统的基础工作，传统的采集方式需要进行地面调研或者空中摄影等工作，需要耗费大量时间和人力物力。
而人工智能技术可以通过自动识别和分类，实现自动化采集。
例如，在矢量地图数据生成中，基于机器学习的图像分割技术可以自动提取和分类地物。
机器通过学习大量地图图片和人工标注的数据，可以识别不同种类和形态的地物，快速实现矢量地图数据的自动化生成。
2.3 地理信息分析地理信息分析是GIS系统的核心内容之一，是对地理数据分析的有效组织和展示。
传统的分析方式需要人工进行统计和计算，而人工智能技术可以通过数据挖掘等算法，对地理信息进行深入挖掘和分析，发现数据之间的潜在联系，提高数据分析精度和效率。
易智瑞地理信息系统平台最新体系架构-谢军
易智瑞地理信息系统企业级平台软件
Desktop GIS
Web GIS
在桌面软件中完成工作以后 ，将成果发布或共享到Web GIS中。
企业级平台软件
易智瑞门户 易智瑞服务器软件 易智瑞数据存储库
桌面
Web
移动设备
门户
服务器
在线内容与服务
企业级平台软件 | 组成
门户
• 发布和管理托管Web图层 • 创建、保存、共享Web地图和Web场景 • 创建和管理Web应用程序 • 地理内容的注册和搜索 • 地理信息内容的安全管理和访问权限
企HSeo业rsvtein级rg G平IS 台软件RDealtaatbiaosneal
Spatiotemporal Data Store
Relational & Tile Data Store
即拿即用的应用
即拿即用的应用
即拿即用的应用
桌面
Web
移动设备
门户
服务器
在线内容与服务
即拿即用的应用
• 5 种类型
企业级平台软件运维监控管理软件
• 2018年1月推出 • 对易智瑞平台全栈内容监控 • 及时的指标和分析 • 提供实时仪表盘、警报和通知功能 • 优化平台配置
Web Adaptor
Web Adaptor
平台运维监控 管理软件
Portal
Federated GIS Server
GeoEvent Server
计划
Workforce
导航
Navigator
协调
Workforce Tracker Explorer
监控
Tracker Operations Dashboard
esri与易智瑞的转让协议
esri与易智瑞的转让协议
Esri与易智瑞的转让协议：深化合作，共创未来
Esri与易智瑞的转让协议是一次具有深远意义的合作。
作为全球地理信息系统的领导者，Esri将其先进的技术和知识产权转让给易智瑞，以进一步推动中国GIS技术的发展。
这一协议的签署，标志着双方在地理信息领域的合作迈向了一个新的高度。
Esri与易智瑞的转让协议不仅仅是一纸合同，更是对双方未来合作的承诺。
易智瑞将基于Esri的知识产权，研发新一代的国产GIS平台产品——GeoScene地理信息系统。
这款产品将集合两家公司的优势资源，以更加出色的性能、更丰富的功能满足中国用户在高速的社会和经济发展过程中的新需求。
这一合作不仅有助于提升中国GIS技术的整体水平，也为中国GIS产业的创新发展注入了新的活力。
Esri与易智瑞的转让协议是一个里程碑式的事件，它将进一步推动中国地理信息产业的蓬勃发展。
同时，这次合作也是两家公司携手共创美好未来的有力证明。
通过深入合作和共同努力，Esri与易智瑞必将在地理信息领域创造更多的辉煌成果。
1。
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易智瑞地理信息平台提供的聚类算法
•多元聚类 •空间约束多元聚类 •基于密度的聚类 •热点分析 •聚类和异常值分析 •时空挖掘分析
基于密度的聚类
• 最常用 • 优势：可以在有噪音的数据中发现各种形状和各种大小的簇。 • DBSCAN（Ester, 1996）是该类方法中最典型的代表算法之一
片
– ……
来 源
于
网
络
易智瑞地理信息平台提供的回归算法
•经验贝叶斯克立金 •面插值（2D和3D） •EBK 回归预测 •普通最小二乘回归 •广义线性回归 •地理加权回归 •基于随机森林的分类与回归
基于森林的分类与回归
• 一种新兴、高度灵活的机器学习方法，基于决策树的集成算法（Bagging类型） • 使用率高、使用面广 • 训练集大小为N，随机且有放回的从训练集中抽取n个训练样本，样本维度M，随机取m
– 基于用户位置信息的商业选址 – 中文地址标准化处理 – 国家电网用户画像 – 非人恶意流量识别 – 求职信息完善 – 搜索引擎查询聚类以进行流量推荐 – 生物种群固有结构认知 – 保险投保者分组 – 网站关键词来源聚类 – 图像分割 – ……
A：某图片分享类媒体 整体用户画像
B：某图片分享类媒体 细分用户特征
已分割的彩色红外 WorldView-2 (DigitalGlobe)
基于 WorldView-2 的分割影像。它对区域进 行了概化以使所有要素可作为较大的连续区域。
回归
• 回归技术预测的数据对象是连续值。
• 回归模型包括一元回归和多元回归，线性回归和非线性回归
• 典型应用场景：
– 机场客流量分布预测
类。
图像分割
• 将图像分块（分割），且将紧密邻近且具有相似光谱特性的像素分组到同一分割中 • 图像分割基于Mean Shift算法：聚类、分割、影像平滑、追踪…… • 该技术使用移动窗口来计算平均像素值以确定每个分割中应该包括的像素。 • 影像分割的特征取决于三个参数：光谱详细级别、空间详细级别和最小分割大小。
– 基于视角的领域情感分析
– 监控场景下的行人精细化识别
– 用户评分预测
– 微额借款用户人品预测
图 片
– 汽车4S店邮件营销方案
来 源
– ……
于 网
络
易智瑞地理信息平台提供的分类算法
•最大似然分类 •随机森林 •支持向量机 •图像分割
最大似然法分类的工作原理
• 原理：概率大的事件在一次观测中更容易发生；在 一次观察中发生的事件其概率应该大
• 利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率） 导致这样结果的参数值。
• 示例：使用最大似然法分类工具将多波段栅格监督 分类为5个土地利用类型。
显示为假彩色影像的 4、3 和 2 波段 Landsat TM
影像示例
定义了五个土地利用类以生成训练样本，完成分类
支持向量机
• 是深度学习出现之前，机器学习中表现最好的算法 • SVM 分类器是一种功能强大的监督分类方法 • 本质是二分类算法，寻找一个超平面，将训练数据分为2
典型应用包括垃圾邮件识别、医学成像，信用评分等：
– O2O优惠券使用预测
– 市民出行选乘公交预测
– 待测微生物种类判别
– 广告点击行为预测
– 基于文本内容的垃圾短信识别
– P2P网络借贷平台的经营风险量化分析
– 国家电网客户用电异常行为分析
– 自动驾驶场景中的交通标志检测
– 大数据精准营销中用户画像挖掘
个子集，每次树进行分裂时，从这m个特征中选择最优的。
图 片 来 源 于 网 络
演示：海草适宜性生长预测
聚类
• 聚类算法用于在数据中寻找隐藏的模式或分组。 • 聚类算法构成分组或类，类中的数据具有更高的相似度。 • 聚类建模的相似度衡量可以通过欧几里得距离、概率距离或
其他指标进行定义。
• 典型应用场景：
4. 总结
一、GIS与人工智能概述
探索：我们生活和工作中有哪些人工智能的应用？
人工智能，跌宕起伏的发展历程
探索：人工智能在GIS中的应用方向
① 影像分类
② 自动化目标检测
③ 无人车驾驶
④ 社交数据预测分析 ⑤ 地名地址信息识别
北京
南京
⑥更多……
二、易智瑞地理信息平台 和机器学习
易智瑞地理信息平台与人工智能的关系
– 货币基金资金流入流出预测
– 电影票房预测
– 农产品价格预测分析
– 基于多源数据的青藏高原湖泊面积预测
– 微博传播规模和传播深度预测
– 网约车出行流量预测
– 搜索引擎的搜索量和股价波动
– 中国人口增长分析
– 农村居民收入增长预测
– 房地产销售影响因素分析
– 股价走势预测
– 全国综合运输总量预测
图
– 地震预报
易智瑞地理信息系统平台 与人工智能
易智瑞中国信息技术有限公司 刘升容
目录
1. GIS与人工智能概述（5mins）
人工智能发展概述 人工智能在GIS中的应用
2. 易智瑞地理信息系统和机器学习（20mins）
机器学习算法及应用
3. 易智瑞地理信息系统与深度学习（20mins）
易智瑞地理信息系统对深度学习的产品支持及应用
通过聚类查找易发生交通事故的十字路口
空间约束多源聚类
• 空间约束参数可以确保生成的聚类在空间上相邻。 • 应用此工具的一些方法如下：
– 生物学家：了解鲑鱼在不同生命阶段的聚集地点和时间，可以帮助您规划保护区，以帮助确保 成功繁育。
– 农学家：使用空间约束多元聚类可以帮助识别出明显的、空间上相邻的土壤类型的聚类。 – 城市规则师：对城市街区和人口统计特征使用空间约束多元聚类，可以确定具有相似物理和人
口统计特征并且在空间上相邻的城市区域。 – ……
时空挖掘分析，即空间-时间的聚类
• 数据具有空间和时态背景：所有事件均具有一个发生地点和发生时间。
通过时空立方体热点分析发现交通事故的聚集区
演示：基于机器学习进行聚类与预测
易智瑞地理信息系统平台与机器学习
分类
•最大似然分类 •随机森林 •支持向量机 •图像分割
人工智能
视频游戏行为 人工智能
自然语言处理
易智瑞地理信息系统
计算机视 觉
机器
机器人
学习
Theano
Keras
CNTK TensorFlow
IBM Watson
深度
scikit-learn
学习
易智瑞地理 信息系统
集成
机器学习方法
机器学习
有监督学习 无监督学习
分类 回归 聚类
分类
分类技术预测的数据对象是离散值。