ArcGIS+ChatGPT双剑合璧:从数据读取到空间分析,一站式掌握GIS与AI融合的前沿科技!

news2024/11/24 4:05:32

目录

专题一 AI大模型应用

专题二 ArcGIS工作流程及功能

专题三 prompt的使用技巧

专题四 AI助力工作流程

专题五 AI助力数据读取

专题六 AI助力数据编辑与处理

专题七 AI助力空间分析

专题八 AI助力遥感分析

专题九 AI助力二次开发

专题十 AI助力科研绘图

专题十一 ArcGIS+AI综合应用

更多应用


在数字化和智能化的浪潮中,GIS(地理信息系统)和GPT(生成式预训练模型)的结合正日益成为推动科研、城市规划、环境监测等领域发展的关键技术。GIS以其强大的空间数据处理、先进的空间分析工具、灵活的地图制作与可视化能力、广泛的扩展性和定制性,成为地理信息科学的核心工具。它在多学科领域的应用,如城市规划、环境科学、交通管理等,发挥着至关重要的作用。而GPT则以其在自然语言处理、文本生成、智能对话和知识库构建方面的优势,为GIS的智能化和自动化带来了新的可能性,提升了文本创作的效率和智能系统的交互体验。 ArcGIS作为GIS领域的领先平台,具备处理海量空间数据、执行复杂空间分析、制作专业地图、进行遥感图像处理和分析、实现二次开发等众多优势。它支持与多种空间数据库连接,提供了协作工具和持续的技术支持,拥有庞大的用户社区和教育资源,是空间分析和地理信息科学不可或缺的工具。

结合ArcGIS和GPT的优势,本教程将重点讲解AI大模型应用、ArcGIS工作流程及功能、Prompt使用技巧、AI助力工作流程、AI助力数据读取与处理、AI助力空间分析、AI助力遥感分析、AI助力二次开发、AI助力科研绘图以及ArcGIS与AI的综合应用。

这些内容不仅涵盖了GIS和AI的基础理论和方法,还包括了实际案例分析和操作实践,旨在帮助学员掌握GIS和AI结合应用的前沿技术和方法,提升个人专业技能,为未来的职业发展和科研创新打下坚实的基础。通过系统学习和实践,学员将能够更有效地进行空间数据分析,为决策提供科学依据,推动相关领域的技术进步和创新发展。

专题一 AI大模型应用

1.1 人工智能(AI)、机器学习、深度学习及大模型
1.2 目前常用大模型介绍
1.3 ChatGPT简介
1.4 ChatGPT可以做什么?
1.5 ChatGPT演示使用

专题二 ArcGIS工作流程及功能

2.1 ArcGIS功能介绍
2.2 ArcGIS安装及注意事项
2.3 ArcGIS工作流程
2.4 python语言及ArcGIS中的使用

专题三 prompt的使用技巧

3.1 prompt介绍
3.2 最好的原则和策略
3.3 优质的学术提问prompt
3.4 AI+ArcGIS应用介绍

专题四 AI助力工作流程

4.1 AI文献搜索和读取
4.2 AI查找研究热点
4.3 AI助力工作大纲
4.4 AI帮助决定使用什么工具
4.5 AI助力ArcGIS技术流程

专题五 AI助力数据读取

5.1 数据结构、数据类型、数据格式
5.2 常用数据下载
5.3 ArcGIS数据读取
5.4 坐标系及投影变换
5.5 北京54、西安80、WGS84、CGCS2000坐标变换
5.6 案例:AI助力ArcGIS矢量数据读取
5.7 案例:AI助力ArcGIS栅格数据读取
5.8 案例:AI助力ArcGIS投影变换

专题六 AI助力数据编辑与处理

6.1 ArcGIS数据编辑与处理
6.2 案例:AI助力ArcGIS点、线、面等数据创建
6.3 案例:AI助力ArcGIS实现数据采集
6.4 案例:AI助力ArcGIS实现属性表操作
6.5 案例:AI助力ArcGIS实现对txt、excel数据的读取及点数据形成
6.6 案例:AI助力ArcGIS实现对ASCII数据读取及DEM形成
6.7 案例:AI助力ArcGIS实现数据批量入库
6.8 案例:AI助力ArcGIS实现数据类型转化
6.9 案例:AI助力ArcGIS实现数据结构转化
6.10 案例:AI助力ArcGIS实现数据拼接与裁剪
6.11 案例:AI助力ArcGIS实现数据融合与更新

专题七 AI助力空间分析

7.1 ArcGIS空间分析
7.2 案例:AI助力ArcGIS实现联合分析
7.3 案例:AI助力ArcGIS实现相交分析
7.4 案例:AI助力ArcGIS实现单环、多环缓冲区分析
7.5 案例:AI助力ArcGIS实现多要素缓冲分析
7.6 案例:AI助力ArcGIS实现查询分析
7.7 案例:AI助力ArcGIS实现面积、周长等计算
7.8案例:AI助力ArcGIS实现字段计算分析
7.9 案例:AI助力ArcGIS实现克里金插值分析
7.10 案例:AI助力ArcGIS实现栅格计算(加减乘除等)
7.11 案例:AI助力ArcGIS实现坡度坡向分析
7.12 案例:AI助力ArcGIS实现栅格数据重分类

专题八 AI助力遥感分析

8.1 ArcGIS遥感图像处理与分析
8.2 案例:AI助力ArcGIS实现遥感数据选择
8.3 案例:AI助力ArcGIS实现遥感数据读取
8.4 案例:AI助力ArcGIS实现遥感数据监督分类
8.5 案例:AI助力ArcGIS实现遥感数据非监督分类
8.6 案例:AI助力ArcGIS实现遥感数据NDVI计算

专题九 AI助力二次开发

9.1 ArcGIS二次开发
9.2 ArcGIS中python语言的使用
9.3 案例:AI助力ArcGIS实现批处理
9.4 案例:AI助力ArcGIS实现自动化处理
9.5 案例:AI助力ArcGIS实现python代码操作
9.6 案例:AI助力ArcGIS实现工具设计

专题十 AI助力科研绘图

10.1 ArcGIS科研绘图
10.2 案例:AI助力ArcGIS实现地图设计
10.3 案例:AI助力ArcGIS实现地图符号设置
10.4 案例:AI助力ArcGIS实现地图注释设置
10.5 案例:AI助力ArcGIS实现专题图制作
10.6 案例:AI助力ArcGIS实现经纬线网格地图
10.7 案例:AI助力ArcGIS实现全国气温地图
10.8 案例:AI助力ArcGIS实现人口密度地图
10.9 案例:AI助力ArcGIS实现污染空间插值地图
10.10 案例:AI助力ArcGIS实现土地利用变化地图

专题十一 ArcGIS+AI综合应用

11.1 土地综合应用:AI助力ArcGIS实现土地利用变化分析
11.2 水文综合应用:AI助力ArcGIS实现流域水文分析
11.3 环境综合应用:AI助力ArcGIS实现生态环境综合评价
11.4 农业综合应用:AI助力ArcGIS实现农业种植适宜性评价
11.5 气象综合应用:AI助力ArcGIS实现全国气温时空变化分析
11.6 水土保持应用:AI助力ArcGIS实现土壤侵蚀评价及控制措施评价

注:请提前自备电脑及安装所需软件


更多应用

①ChatGPT深度科研应用、数据分析及机器学习、AI绘图与高效论文撰写

ChatGPT深度科研应用、数据分析及机器学习、AI绘图与高效论文撰写-CSDN博客文章浏览阅读860次,点赞25次,收藏26次。掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、YOLO目标检测、自编码器等)的基本原理及Python、PyTorch代码实现方法。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/137681275?spm=1001.2014.3001.5502②成像光谱遥感技术中的AI革命:ChatGPT在遥感领域中的应用

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从GPT入门,到R语言基础与作图、回归模型分析、混合效应模型、多元统计分析及结构方程模型、Meta分析、随机森林模型及贝叶斯回归分析综合应用等专题及实战案例_gpt3.0写r语言代码-CSDN博客文章浏览阅读1k次,点赞27次,收藏15次。GPT大语言模型在助力利用R语言开展数据统计分析方面有着令人遐想的广阔空间。然而,生态环境领域数据往往具有高度的异质性和复杂性,这要求分析者不仅要有扎实的统计学基础,还需要能够灵活运用各种统计模型和方法。GPT在这方面展现出巨大的潜力,它不仅能够帮助研究者理解和选择合适的统计模型,还能在数据分析过程中提供实时的指导和建议,极大地提高了研究效率。_gpt3.0写r语言代码https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/136614975?spm=1001.2014.3001.5502④ChatGPT在大气科学领域建模、数据分析、可视化与资源评估中的高效应用及论文写作

⑤AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT自然科学高级应用

AI大模型与ChatGPT的碰撞,在GIS、生物、地球、农业、气象、生态、环境科学领域案例应用-CSDN博客文章浏览阅读825次,点赞17次,收藏19次。AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮,可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、机器/深度学习、大尺度模拟、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图(GIS地图绘制)、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务,生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容,成为不少科研工作者的第二大脑。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/137669575?spm=1001.2014.3001.5502★点 击 关 注,获取海量教程和资源

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