遥感

地理空间人工智能(geoAI)的新兴趋势:环境流行病学的潜在应用

  • dqy 
抽象 地理空间人工智能(geoAI)是一门新兴的科学学科,它结合了空间科学的创新,机器学习(例如,深度学习)中的人工智能方法,数据挖掘和高性能计算,以从空间大数据中提取知识。在环境流行病学中,暴露建模是进行暴露评估以确定研究人群中暴露分布的常用方法。geoAI技术为环境流行病学中的暴露建模提供了重要的优势,包括能够以各种格式整合大量的大空间和时间数据; 计算效率; 算法和工作流程的灵活性,以适应空间(环境)过程的相关特征,包括空间非平稳性; 和可扩展性,以模拟不同地理区域的其他环境暴露。本评论的目的是概述围绕GEOAI不断发展和跨学科领域的关键概念,包括空间数据科学,机器学习,深度学习和数据挖掘; 最近geoAI在研究中的应用; 以及环境流行病学中geoAI的潜在未来发展方向。 关键词 地理空间人工智能 geoAI 空间数据科学 机器学习 深度学习 数据挖掘 遥感 环境流行病学 曝光建模 背景 空间科学,也称为地理信息科学,在许多科学学科中发挥着重要作用,因为它试图根据它们的位置来理解,分析和可视化现实世界现象。空间科学家将地理信息系统(GIS)和遥感等技术应用于空间(例如,地理参考)数据以实现这些目标 – 识别和理解空间模式。与当前大数据时代相关的是空间大数据的实时生成,从Twitter上的地理标记社交媒体帖子到收集气象信息的环境传感器无处不在[ 1]]。有人提出,至少有80%的数据属于地理性质,因为我们周围的大多数信息都可以进行地理参考[ 1 ]。通过这种方法,每天产生的2.5艾字节(2,500,000,000千兆字节)的大数据中有80%是地理的[ 2… Read More »地理空间人工智能(geoAI)的新兴趋势:环境流行病学的潜在应用