关键词geospatial artificial intelligence
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- 评估人工智能基础模型在永久冻土映射中的泛化能力
评估新兴的计算机视觉基础模型及其在自然景观要素分割中的性能，通过测试 Meta 的 Segment Anything Model (SAM) 在零样本性能、领域适应性和理论上限预测准确性等方面来评估其大型 AI 视觉模型的性能，并指出了改进 - 社会科学中的地理人工智能
GeoAI 是一个令人兴奋的新领域，借助人工智能、地理空间大数据和大规模计算能力来解决高度自动化和智能化的问题。该论文回顾了人工智能在社会科学研究中的进展，强调了使用 GeoAI 填补重要数据和知识空白的重要进展。论文还讨论了打破数据孤岛、 - 数据驱动的环境研究与实践中的地理空间建模挑战
电子数据和机器学习的地理空间建模已成为环境研究中广受欢迎的趋势，通过准确的地理空间预测有助于生态监测、质量评估、政策制定和行动计划等方面的有效资源管理。然而，对于进一步的研究和实践，需要解决许多问题，以获得精确可复现的结果。研究综述了地理空 - 多任务深度学习用于高分辨率卫星图像中的大规模建筑细节提取
为了理解城市动态并促进可持续发展，我们引入了适用于从高分辨率卫星图像中同时提取空间和属性建筑细节的多任务建筑细化器（MT-BR），通过我们的采样方法训练的网络在预测准确性方面相对其他采样方法表现出改进，而 MT-BR 则在提取建筑细节方面始