遥感云计算的一个拐点
GeoForge，一个值得关注的遥感大数据应用
简介
GeoForge是由Ageospatial公司开发的一个基于大语言模型(GeoLLMs)的地理空间分析平台。GeoForg的目的是使每个人都可以轻松进行地图绘制和地理空间分析，无论您是外行还是专家。
Geo+ for ChatGPT
作者团队已经做过一个chatgpt的插件了，这个插件可以进行空间数据处理和智能分析遥感数据。在2024 年 1 月推出后，一个月内吸引了超过1000 名用户，并确保每周稳定的 600 名用户群。
它有什么用？比如说：
（1）上传一个只有地名的表格文件，要求chatgpt的这个app进行地理编码
[外链图片转存中…(img-dmmf2VUa-1710175304359)]
（2）要求chatgpt加载某个地区的建筑物影像
这有一个Geo+ for ChatGPT相关的操作视频，可以看看如何使用chatgpt进行空间数据分析：
Geo+ for ChatGPT操作视频
GeoForge例子
实际上，Geo+ for ChatGPT已经做的很完善了，但是这个只能在chatgpt内部使用，会有格式限制。因此这个团队就开始开发GeoForge，一个基于 Web 的智能地理空间平台。
目前GeoForge正在开发阶段，预计近期就会有一个体验版本，我筛选了一些他们目前的开发效果截图：
（1）对话内容：请显示孟加拉国的行政边界，并提供该国五个最重要城市的名称
（2）对上一个提示中的城市进行地理编码
（3）生成吉大港这个城市，在上周的 Sentinel-2 图像
[外链图片转存中…(img-xj34A9hk-1710175304360)]
（4）显示该地区的建筑物图层
GeoForge开发原则
- 将LLM训练成GeoLLM,教会它地理空间词汇和知识,以准确理解和回应地理空间查询
- 使用高质量、最新的开源数据库,并利用DuckDB Spatial等下一代数据库管理系统,在确保数据完整性的同时提高性能和速度
- 提供简洁而不简单的用户友好界面,支持客户端地图渲染、可定制数据图层等功能,并通过与GeoLLMs的直接交互进一步改善用户体验
GeoForge技术原理
简单概括一下它的技术过程：
- 用户提出初始请求,如"请展示孟加拉国的行政边界并列出该国最重要的5个城市"。
- GeoForge使用其定制的GeoLLM(地理空间大语言模型)来理解这个地理空间查询。
- GeoLLM生成一个解决方案图,其中每个节点代表数据(输入、中间结果、输出)和数据处理操作。它能理解并处理复杂的地理空间任务和查询。
- 用户通过与LLM响应交互,进一步指定需求,如对地图进行空间操作请求。
- GeoForge输出地图、数据集、报告和图表等结果。
- 用户可以解释结果的功能,进一步完善分析。
- 多个功能可以合并到一个最终的分析结果中。
- 用户提交最终的请求,GeoForge运行所有功能,得到最终的分析结果。
实际上，你可以看做它使用openai提供的chatgpt当做大脑，分析用户需求，并得到结果。如果需要分析遥感影像，则从微软行星计算调用遥感影像进行分析。
GeoForge未来计划
- 2024年春季发布早期版本,提供有限的请求和功能
- 开发更多功能,如LLM节点工作流、复杂数据集支持、动态样式等
思考
现在目前GeoForge实现的操作很简单，但它还在开发阶段。
从另外一个角度看，
gee和微软行星计算的算法和数据都是现成的，而且微软还是openai的大股东。
10年前，我们还不知道遥感云计算，但现在的GEE已经成为了遥感业内的基础工具。
以云计算提供数据，语言大模型作为大脑的遥感云计算平台已经不远了。
我们已经迎来了遥感工具变革的一个新拐点。虽然未来的GeoForge不一定能有多成功，
但chatgpt+微软行星计算了？微软它有数据、有算法还是openai的大股东。
一个**“令出法随”的遥感数据处理平台**会不会已经不遥远了？
[外链图片转存中…(img-yi9rW98G-1710175304360)]
参考
https://medium.com/@ageospatial/geoforge-geospatial-analysis-with-large-language-models-geollms-2d3a0eaff8aa
https://medium.com/@ageospatial/geogpt-using-openais-custom-gpts-for-geospatial-analysis-aa6145f9666d
https://www.youtube.com/watch?v=DX9KbfDm2Zk&t=217s&ab_channel=AgeoSpatial
https://www.ageospatial.com/