本篇文章给大家谈谈人工智能在GIS领域的应用，以及人工智能涉及领域包括GIS吗对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

一、GIS按应用功能可分为

1、GIS的软件的基本功能可以分为5部分：数据输入和检验、数据存储和管理、数据变换、数据输出和表示和用户接口。

2、当然里面的某些设备可能在现在已经过时，但是基本的思想是不变的。

3、数据组织和管理质量，直接影响GIS操作的有效性。在地理数据的生产中，当前主要是4D产品，即数字线划数据（DigitalLineGraph，DLG）、数字栅格数据（DigitalRasterGraph，DRG）、数字高程模型（DigitalElevationModel，DOM）、数字正射影象（DigitalOrthoMap，DOM）。

4、提供了对一个区域的空间数据和属性数据综合分析利用的能力。通过提供矢量、栅格、DEM等空间运算和指标量测，达到对空间数据的综合利用的目的。如基于栅格数据的算术运算、逻辑运算、聚类运算等，提供栅格分析；通过图形的叠加分析、缓冲区分析、统计分析、路径分析、资源分配分析、地形分析等，提供矢量分析。

5、用于接收用户的指令和程序或数据，是用户和系统交互的工具，主要包括用户界面、程序接口与数据接口。用户界面（或人机界面）是地理信息系统应用的重要组成部分，它通过菜单技术、用户询问语言的设置，还可采用人工智能的自然语言处理技术与图形界面等技术，提供多窗口和光标或鼠标选择菜单等控制功能，为用户发出操作指令提供方便。程序接口和数据接口可分别为有用户联接各自特定的应用程序模块和使用非系统标准的数据文件提供方便。

6、指对于单幅或多幅图件及其属性数据进行分析运算战目的量测，在这种操作中，以一幅或多幅图作为输出，而分析计算结果则以一幅或多幅旧生成的图件表示，在空间定位上仍取输出的图件一致，故可称为函数转换、空间函数转换可分为基于点或象元的空间函数，如基于象元的算术运算、逻辑运算或繁类分析等；基于区域、图斑或图例单位的空间函数，如叠加分类、区域形状量测等；基于邻域的空间函数．如象元连通性、扩散、最短路径搜索等。量测包括对于面积、长度、体积、空间方位、空间变化等目的的计算。函数转换还包括错误改正、格式变性战预处理。

7、数据存储战数据库管理涉及地理元荤（表示地表物体的点、线、

二、人工智能涉及领域包括GIS吗

从机器翻译到语音、图像识别，再到无人驾驶，人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术正在深入影响着我们的工作和生活。人工智能被视为与计算机、互联网相提并论的重大技术创新，已成为IT企业发展的重要目标，也是国际竞争的新焦点。聚焦GIS领域，人工智能对GIS技术的发展和应用产生了哪些巨大影响，如何驱动GIS未来发展?以下为大家分享GIS基础软件“BitCC”五大技术体系之人工智能GIS技术体系。

在AI与GIS融合的道路上，超图软件不断进行技术创新和探索，2018年推出AIGIS技术，2019年进一步构建了AIGIS技术体系：

1、GeoAI：融合AI的空间分析与处理;

2、AIforGIS：AI赋能GIS，即基于AI技术，增强和优化GIS软件功能;

3、GISforAI：GIS赋能AI，即基于GIS技术，将AI分析结果进行进一步处理分析与空间可视化展现。

基于统计学、机器学习和深度学习等人工智能基础理论与算法，面向地理空间领域问题，超图软件创新实现了一系列人工智能GIS功能，使其服务于GIS空间数据处理、分析、挖掘与综合建模。SuperMapGIS10i产品以丰富的空间统计功能为基础，主要在空间机器学习、空间深度学习两个方面深化与丰富GeoAI功能，支持人工智能GIS应用。

机器学习是现阶段人工智能的研究核心，可以让计算机实现自动“学习”。机器学习领域的三类典型问题包括聚类、分类和回归，因此主要面向这三类基本问题展开空间机器学习的研究。

目前提供的空间机器学习算子包括空间热点分析、空间密度聚类、基于森林的分类与回归分析、广义线性回归分析，帮助解决商业热点区域探查、住宅小区集聚分析、动植物适生区域识别、自然灾害易发区推测、城市不同区域房价预测等自然与社会问题。为了支持空间大数据计算，还将机器学习算法与分布式计算进行有效结合，大幅度提升了空间机器学习的性能。

深度学习是机器学习技术的一个分支，可以让计算机模拟人脑的机制进行学习。由于深度学习技术在计算机视觉、图像理解方面已展现较好应用效果，因此，超图将其应用于遥感影像分析领域，可提高影像处理效率及准确性。SuperMapGIS10i新增了基于深度学习的影像数据检测、分类、提取等算法，包括目标检测、二元分类、地物分类和场景分类等，可用于影像建筑物、道路提取、土地利用分类、局部气候分区，可广泛应用于城市规划、气象建模等领域。

图3基于空间深度学习的影像建筑物提取

由于地理信息应用的多样性，当基础模型不能完全满足用户需求时，便可以用提供的流程工具来训练自己的模型。

机器学习的一般应用步骤是选择模型—训练模型—使用模型，因此相应的GeoAI功能使用需要经历从数据准备到模型应用的完整流程，如下图所示。而SuperMapGIS10i的组件、桌面、服务器产品分别都提供了支持数据准备、模型构建、模型应用的人工智能GIS工作流程工具，方便软件使用者根据自己的数据与应用场景训练和使用自有模型。

AIforGIS，即基于AI技术增强和优化GIS软件功能。比如将AI技术应用到一些GIS传统业务中，实现GIS软件功能的智能进化。

目前SuperMap主要提供四个方面的功能：AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互。

AI属性采集功能可以帮助用户进行视频图像等多类目标的AI识别，例如高效采集违章停车、小广告、井盖等数据;AI测图功能提供更低成本、更为便捷的室内测图服务;AI配图功能为用户免去手工配图的繁琐流程，通过简单操作，进行风格迁移，就可以得到相对满意的地图风格;AI交互功能更是包括使用语音操控、隔空手势等丰富的交互方式，玩转GIS功能。

人工智能在不断发展的道路上，也需要不断吸收融合其他的技术，如GIS。GIS可以将更多空间可视化和空间分析能力赋予AI，将AI分析结果在GIS软件中进行进一步处理与分析。

GIS可以将空间可视化赋能AI，例如交通流量监控、城市管理部件与案件等地图可视化应用，可为决策者提供更直观的信息表达形式;GIS还可以将空间分析赋能AI，例如可进行地理围栏实时告警，车辆行驶路线追踪等，携手AI为用户提供更大价值。

未来，超图软件会持续进行AI技术与GIS技术的深度融合，增加更多的方法和工具，基于AI技术促进GIS业务的深化应用。一方面，AIGIS会持续与深度学习、机器学习等方面的研究相结合，使其逐渐走向成熟;另一方面，AIGIS也会与AutoML、AIPaaS等为代表的AI新技术不断碰撞融合。随着人工智能技术不断蓬勃发展及与GIS的结合不断深入，未来的AIGIS也将从弱人工智能走向通用人工智能。我们将Gartner2019AI光环曲线中的研究方向划分为，AIGIS初步探索涉及的内容，以及AIGIS未来探索的内容两个部分。

注：原文标题《人工智能GIS技术体系来袭》，刊登于《超图通讯》2019年12月刊，作者：超图研究院大数据与AI研发中心郑美玲卢浩

三、信息技术的应用包括哪五个方面

1、信息技术的应用主要包括五个方面:(1)电子政务(EA)；(2)电子商务(EB)；(3)地理信息系统(GIS)；(4)教育信息应用技术；(5)工程信息应用技术。每个领域中都包含了若干类信息应用技术。

2、信息应用技术是针对各种实用目的如信息管理、信息控制的信息决策而发展起来的具体技术，如企业生产自动化、办公自动化、家庭自动化、人工智能和互联网技术等。它们是信息技术开发的根本目的所在。信息技术在社会的各个领域得到广泛的应用，显示出强大的生命力。电子政务是指国家机关在政务活动中，全面应用现代信息技术、网络技术以及办公自动化技术等进行办公、管理和为社会提供公共服务的一种全新的管理模式。电子商务是使用各种电子工具从事商务活动，就是通过电子手段进行的商业事务活动。地理信息系统有时又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。

3、常用的信息应用技术有办公自动化技术、信息安全技术等等。在具体运用这些技术时，往往是交叉的，原因很简单：系统都是很复杂的，仅仅依靠某种技术完成某项工作是不现实的。

四、arcgis在物探中的应用

基于GIS的勘探资料管理系统整合了GIS与数据库、软件工程、人工智能、网络技术及其他多方面的计算机主流技术，它不但可以实现对各种空间数据和属性数据的管理、浏览、查询、编辑等基本功能，可实现对空间和非空间数据高效率操作的数据库服务，基于互联网的数据信息发布服务等等，为勘探资料的存储、管理以及数据的发布提供了一套合理高效的解决方案。

好了，文章到此结束，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望可以帮助到大家。

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