GeoAI: 人工智能驱动的地理空间数据分析
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ihunter 
2025/03 📂 公共仓库：opengeos/geoai
🌍 GeoAI 简介
GeoAI 是一款强大的 Python 工具包，专注于 人工智能（AI）与地理空间数据分析 的融合。它为 遥感影像、LiDAR 点云、矢量数据 提供 先进的机器学习工具，支持 数据处理、分析和可视化。
无论你是研究 卫星遥感、地理信息系统（GIS），还是 环境监测、城市规划，GeoAI 都能帮助你高效应用 AI 模型 处理地理空间数据！
🚀 主要功能
📊 高级地理空间数据可视化
✅ 支持 矢量、栅格、点云 数据的 交互式多层可视化
✅ 可定制样式 & 符号化
✅ 时间序列数据可视化，支持动态展示变化趋势
🛠️ 数据处理与预处理
✅ 快速访问 Sentinel、Landsat、NAIP 等开源遥感数据
✅ 提供 影像下载、拼接、预处理 工具
✅ 自动生成训练数据集，支持 影像切片 & 标注
✅ 矢量 ↔ 栅格 数据转换，优化 AI 工作流
✅ 数据增强 技术，专为地理空间数据优化
✅ 兼容 Overture Maps 和其他开源数据集，便于训练 & 验证
🖼️ 影像分割
✅ 集成 Meta Segment Anything Model (SAM)，实现 自动特征提取
✅ 专为遥感影像优化 的分割算法
✅ 适用于 建筑、道路、植被、水体 等地理要素分割
✅ 支持导出 到 GeoJSON、Shapefile、GeoPackage、GeoParquet 等格式
🔍 影像分类
✅ 预训练模型，支持 土地覆盖 & 土地利用分类
✅ 迁移学习工具，可基于自有数据微调模型
✅ 多时序分类，支持 变化检测
✅ 分类精度评估 & 结果验证 工具
🌍 其他高级功能
✅ AI增强的地形分析，如高程 & 地表特征提取
✅ 点云数据分类 & 分割（适用于 LiDAR 数据）
✅ 遥感 & 航拍影像目标检测
✅ AI 输出的地理参考（Georeferencing）工具
上篇：
AI-Researcher：基于 LLM 代理的全自动科学研究平台
下篇：
GraphRAG：基于图像检索增强生成开源到爆火，解锁新RAG技术
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