原标题:易志瑞地理解决方案(Yi Zhirui GeoAI Solution)，致力于全过程、端到端应用体验
越来越多的公司转向人工智能和机器学习，为商业决策提供信息，所有这些都依赖于数据。有趣的是，推动人工智能向新方向发展的一类数据是地理信息系统空间数据，包括位置、遥感图像数据、点云数据等矢量数据。人工智能在地理信息系统中的应用，形成了地理信息系统独特的地理方向。就像搜索引擎已经完全改变了信息发现和知识共享的速度一样，GeoAI也在加速地理信息系统用户应用空间数据来辅助商业决策的过程，并导致了用户工作方式的一些变化。特别是，深度学习和遥感图像的结合提高了用户的决策效率和业务能力。
易智瑞提供了端到端的GeoAI解决方案，方案中既包含了以机器学习为主的，对矢量和栅格数据进行时空分析挖掘、预测的部分，还包含了针对遥感影像数据的深度学习部分。
一、易智瑞提供丰富的机器学习算法
易志瑞提供了三种主要类型的机器学习工具:预测、分类和聚合，可以在时间和空间上挖掘地理数据并发现更多价值。
预测工具可以使用已知来评估未知。例如，房价预测基于随机森林分类和回归。通过组织多源数据，如学校数据、医院数据、商业区数据等影响房价的数据，对数据进行清理和组织，并通过构建多变量网格将这些数据与房价数据进行关联，使数据在地理空间维度上丰富必要的信息，然后基于随机森林分类和回归进行房价预测和结果输出。
群集是基于值或位置相似性的观察分组。易志瑞提供了K均值、最近邻等算法，可用于无监督分类。
基于密度的聚类工具通过聚类
基于密度的化工园区聚类工具选址
二、易智瑞端到端的深度学习能力
易志瑞为从样本数据库制作、模型训练、推理预测、后处理等全过程提供深入的学习解决方案，帮助用户快速将人工智能技术应用到业务场景中。
例如，在土地领域，在执法和监督、调查重大土地、矿产和其他非法案件以及清查非法土地使用方面，需要定期监督和检查有关土地资源、矿产资源和海洋资源的法律法规的执行情况。利用深度学习从遥感图像中提取房屋、建筑物和构筑物，叠加基本农田生态红线，可以快速获取农田占用信息。在进行矿产资源普查的过程中，可以利用深入学习在禁止开采的地区寻找新的采矿地点，或寻找未登记的非法矿山。
易志瑞深入学习:房屋拆迁
同样的技术也可以应用于环保领域。通过深入学习，矿区、裸露的大空地、大面积移动的土壤等特征。可以提取以提取表面损伤。结合历史数据，它可以用来检测自然保护区人类活动的变化。
易志瑞深入研究:开放空间提取
易志瑞深入研究:尚未拆除的笼子提取
在环境保护领域仍有更多的应用需求。例如，通过深入研究，可以快速提取主要河流和支流，及时发现湖泊和水库周围的新工业企业，以及离水源太近可能造成污染的企业。
Yi zhiri Deep Learning:抽取水源周围的疑似污染源(厂房)在农业领域，通过提供作物或经济作物的数量，并通过深度学习对作物进行分类，可以快速评估作物产量，结合传统植被指数计算，可以更好地控制植被健康状况。
在安全应急领域，可以通过无人机数据的快速提取，获得现场易燃易爆物品的数量和分布，为现场应急决策提供参考。
易志瑞深度学习:化工中不同类型的罐萃取
深度学习在地理信息系统中得到广泛应用。除了提取飞机等军事目标外，它还用于地质灾害预防和应急规划的滑坡监测。在离任领导的审计工作中，通过深入学习，可以更快地提取出可疑的问题点。在遥感影像制图领域，深度学习技术可以从高分辨率遥感影像中提取非常精细的路网数据，有效地辅助快速数据生成、快速路网更新等需求。
易志瑞深度学习:道路提取
从上面的大量场景中，我们可以看出深度学习可以大大提高企业决策的效率。随着技术变得越来越成熟，我相信它一定会引起工作模式的深刻变化。
你打算在工作中进行人工智能研究和探索吗？你在探索中遇到了什么样的问题？欢迎在信息区用人工智能写下你的故事。易志瑞和你携手合作，创新GeoAI应用。
