论人工智能空间分析

空间分析是对空间现象进行定量分析的一种方法,成为支撑地理信息系统(geographic information system,GIS)发展的核心竞争力。LBS(location based service)的非专业化应用,给空间分析带来了空前的挑战。尤其是智能手机、移动支付系统、共享单车等的快速发展,在短短几年时间内将空间分析带入到一个全新的人工智能阶段。为了给正在到来的人工智能空间分析(artificial intelligence spatial analysis,AISA)绘制一个蓝图,首先简要梳理了空间分析发展的关键节点：从0到1的计算机化工作模式、全球视野的可视化计算、隐LBS与智慧应用、云GIS与人工智能时空决策。其次梳理和总结了机器学习的五大流派、主导算法与空间分析对应的演进特点。再次,提出了人工智能空间分析的定义和建模原理、技术框架。最后,预测了未来人工智能空间分析的热点研究方向：智能空间计算、超参数空间优化、智能空间规划机器人、全样本时空预测和空间神经网络分析等。通过梳理、分析、总结及预测人工智能空间分析的发展历史及发展趋势,旨在为人工智能空间分析提供系统性的理论及应用研究参考。