快速掌握“三维、空间大数据、数据科学与人工智能”,看这一篇就够了!

5月21-22日,由易智瑞举办的“2019 年Esri空间信息技术开发者大会”在中国科技会堂召开。来自全国测绘、国土、规划、交通、水利、院校等领域超过600名GIS技术发烧友出席了大会。在21日上午的主题大会上,不仅详细展示了全新的地理空间云平台ArcGIS 10.7的各种强大功能,还围绕三维、空间大数据、数据科学与人工智能等热点技术,结合应用场景,展示了这些技术方向的应用潜力。

接下来,小编通过整理,将从主题大会的四大环节:产品综述、三维、空间大数据、数据科学与人工智能,为大家作精彩回顾。

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主题一:产品综述

主题大会上,技术团队围绕ArcGIS 10.7平台产品与开发两方面进行了分享。

产品部分,ArcGIS Indoors室内定位导航方案、全新App-ArcGIS Excalibur、云+端助力快速应急响应演示等引起诸多在场GISer的关注;开发方面,Web开发中的点密度渲染、WebGL扩展二三维动画、大数据快显增强,以及Webhooks支持,得到了广泛关注。

演示1 ArcGIS“云+端”助力快速应急响应

在各类应急事件中,应急指挥人员需要第一时间掌握事故/事件现场情况,结合实时状况进行部署救援。事故发生后,需尽快进行损失评估并重建。这类场景中,“快”是第一位的需求。ArcGIS Enterprise+即拿即用的Apps,结合无人机现场数据采集,完全满足“快”的需求。

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1)应急现场一张图

无人机飞手采集数据,通过Web端应用Ortho Maker将数据上传至服务器端,借助Image server将数据快速生成正射影像,即现场的应急一张图。0.2平方公里的范围,从数据上传到应急地图生成,仅需要9分钟即可完成。

2)事后损失评估与重建

基于ArcGIS Excalibur,可以方便的获取云端(Portal或Online)中的数据,比如应急地图。基于其提供的在线的影像处理、投影转换、基于要素图层的要素及属性编辑、标绘等功能,高效完成现场的损失信息采集。

演示2 ArcGIS API for JavaScript新特性

ArcGIS API for JavaScript提供了更便捷易用的客户端能力、更丰富的可视化表达方式,以及更高效的数据查询渲染性能。演示视频如下:

1)基于JS API新增的时态模块和要素过滤API,对全球100多年的地震数据在时间和空间上进行联动过滤.

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2)4.11版本新增点密度渲染方式。

点密度渲染,用“点填充”的方式渲染面要素。支持多属性表达,可以直观的了解范围内不同事物/事件的空间分布密度情况。

以某国家的人口普查数据为例,数据以街区为单位、涵盖了不同种族的人口。当前我们看到的是,用一个点代表25人,进行点密度可视化的效果。

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假如数据中包含时间属性,也可以结合点密度+时间信息,了解数据随时间的变化趋势。比如,当前正在播放的是一个大型城市不同年代的房屋数量。同样使用点密度渲染,用不同的颜色区分了不同年代。通过这种表达方式,一方面我们可以了解房屋分布密度,另一方面还可以根据房屋随时间的密度变化做对比,来了解整个城市的扩张和演变进程。

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3)JS API实现了二三维全面支持WebGL,方便扩展二维与三维的高级动态可视化效果。

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演示3 ArcGIS Webhooks事件触发机制

通过使用Webhooks和仪表盘结合,开发ArcGIS平台事件监控应用。帮助平台管理员实时、全面地监控Portal内部状态。演示视频如下:

主题二:三维

大会上,技术团队从数字孪生、实景三维对应的BIM、倾斜三维两大现状数据切入,以软、硬件、5G发展讲述随着三维服务化(i3S)日趋成熟,未来三维数据将和影像、矢量数据一样成为基础底图的一部分,并将从现有浏览器端逐渐过渡到移动设备上。基于此介绍了地理空间云上的三维产品体系和i3S,并着重介绍了地理空间云上ArcGIS的三维能力,以及OSGB、CGCS 2000球坐标系、地方坐标系的支持能力。

演示三维Web应用开发

通过使用最新版本JS API提供的接口,演示在原有的三维场景的基础上构建一个新的方案,主要包括以下几个方面的内容:

  • 要素过滤:使用要素过滤接口清楚场景中已有的三维对象;
  • 创建新的对象:通过绘制面素创建地块、建筑,绘制点、线数据生成小品对象;
  • glTF的支持支持glTF接入(第三代三维模型交换方案);
  • 此外,剖切可以帮助我们实现地下空间的查看,第三方扩展可以支持雨、雪等各种粒子效果。

演示视频如下:

主题三:空间大数据

大会上,技术团队围绕ArcGIS空间大数据产品架构、分析工具进行展开,阐述了大数据分析流程,以及分析工具与业务需求相结合的业务场景展示。分别展示了国土空间规划业务支撑、电力巡检时空大数据分析、以及ArcGIS大数据与人工智能结合进行房价预测的案例。另外,还展示了ArcGIS大数据的扩展开发能力,通过10.7新推出的Run PythonScript接口,可以自定义扩展工具,并进行已有工具的模型串联,从而提升分析效率,保障业务完整性。  

1)使用ArcGIS 10.7新增的大数据工具进行地理空间格网赋值

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2)通过随机森林预测工具实现的房价预测结果

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主题四:数据科学与人工智能

继大数据之后,数据科学是近几年IT届的另一大流行趋势,数据科学家也跻身为国外最热门的工作岗位之一,同时数据科学平台的市场价值也非常巨大。ArcGIS紧跟技术潮流,极富前瞻性的于10.7版本发布了数据科学平台ArcGIS Notebook Server,为数据科学家提供了一个统一的集成环境。

产品具有三大主要特点:

1、提供了可交互的、基于Web的ArcGIS Notebooks(托管了主流开源的notebook),让数据科学家可以一键调用100+种内置的开源数据科学库,如pandas、nunpy、matilop、机器学习库skit-learn、以及深度学习库TensorFlow等,同时具有扩展性,可用简单的命令一键下载额外所需的Python包。

2、可操作多种来源的数据,如Web GIS平台中数据,本地数据源,第三方开放数据源等;

3、其核心优势是可以无缝使用ArcGIS平台的各种分析能力,主要为ArcPy,无需安装桌面产品即可在ArcGIS Notebook Server中使用ArcPy的1000+种分析工具,另外还可以使用ArcGIS的深度学习工具。

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演示1 城市热岛效应预测

利用ArcGIS数据科学平台对数据科学工作流的全流程支持,以及在平台中无缝使用ArcGIS机器学习工具,可以完成“城市热岛效应预测”。

热岛效应是指指因大量人工建筑物、水泥路面等形成不透水层、以及其它多种原因造成城市“高温化”的现象。热岛效应会影响人类健康,尤其容易导致老年人死亡。那么城市的哪些区域是热岛效应高发区且老年人口占比高的高风险区呢?作为一个数据科学家,可以选择ArcGIS数据科学平台ArcGIS Notebook Server来解答上述问题。

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演示2 非法矿井识别

ArcGIS中的深度学习工具支持“非法矿井识别”。

在很多国家,钻井是需要向政府申请注册的,如果将一张已经注册的钻井数据叠加到不同时相的高清卫星影像底图上,可以清楚发现,有一些钻井是后来新出现的,有一些是早已经存在但不在已注册的名单中,这些都被称为“非法钻井”。一些小区域可以通过人工方式这么识别,如果是整个城市甚至是整个国家呢,如何从这么大面积区域中快速找到所有的非法钻井呢?答案是深度学习。

采用ArcGIS Notebook Server调用Python API的arcgis.learn的模块,就可完成非法矿井识别的深度学习全流程。

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ArcGIS Notebook Server内置了丰富的开源数据科学库,并无缝使用ArcPy和ArcGIS机器学习能力,让数据科学家可以在一个统一集成的环境中快速开启工作,将精力放在使用方法解决业务问题而非部署工作环境上,极大提升工作效率。同时,ArcGIS Notebook Server基于Docker技术,可以使用镜像快速创建容器,具有资源隔离、部署简单、方便扩展等优势。

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