GeoAI یا هوش مصنوعی مکانی چیست؟ (پلی میان جغرافیا و هوش مصنوعی)

برای تعریف GeoAI، ابتدا باید درک کنیم که منظور از “AI” چیست و دقیقاً قسمت “Geo” چه چیزی را نشان می‌دهد.

هوش مصنوعی (AI) یا Artificial Intelligence، حوزه‌ای از علم است که بر شبیه‌سازی هوش انسانی از طریق ماشین تمرکز دارد. این حوزه از مسائل فلسفی و نظری تا کاربردهای عملی را در بر می گیرد. هنگام در نظر گرفتن GeoAI، ما بیشتر به کاربردهای عملی هوش مصنوعی، یعنی یادگیری ماشین (ML) توجه می کنیم.

یادگیری ماشین، مجموعه‌ای از روش‌های آماری است که به ماشین آموزش می‌دهد تا وظایف خاصی را یاد بگیرد. این روش‌ها از تکنیک‌های ساده مانند رگرسیون خطی تا مدل‌های پیچیده‌تر مانند درختان تصمیم‌گیری یا SVM متغیر هستند.

حال که فهمیدیم “-AI” به چه معناست، بیایید به قسمت “Geo-” برویم.

“Geo-” مخفف علوم جغرافیایی است که طیف گسترده‌ای از موضوعات را از کاربردهای ژئودزی گرفته تا کارتوگرافی و نقشه برداری تا تحلیل‌های محیطی و پیش‌بینی هوا پوشش می‌دهد. در اصل، Geo هر نوع تحلیل داده‌ است که شامل اطلاعات مکانی مانند یک سیستم مختصات می‌شود. بنابراین در GeoAI، “Geo-” به نوع داده خاص اشاره دارد، در حالی که “-AI” به روش تحلیلی اشاره دارد که بر روی این داده‌ها اعمال می‌شود.

به زبان ساده، GeoAI ترکیبی از داده‌های مکانی و هوش مصنوعی است. هدف آن تحلیل اطلاعات جغرافیایی و انجام پیش‌بینی‌های دقیق‌تر است.

این حوزه عموما دو نوع متخصص را به سمت خود جذب می‌کند:

• کسانی که دارای پس‌زمینه علوم کامپیوتر یا علوم داده هستند.
• کسانی که دارای پس‌زمینه جغرافیا یا علوم جغرافیایی هستند.

در اینجا یک چالش ایجاد می‌شود: مهندسان کامپیوتر اغلب پیچیدگی داده‌های جغرافیایی را دست‌کم می‌گیرند، در حالی که متخصصین جغرافیایی میزان دانش و مهارت مورد نیاز برای کار با تکنیک‌های ماشین لرنینگ و داده‌های مکانی را ندارند.

این امر دو مسیر یادگیری در GeoAI ایجاد می‌کند:

• مسیر جغرافیایی، جایی که جغرافیدانان یاد می‌گیرند چگونه ML را بر داده‌های مکانی آشنا خود اعمال کنند.
• مسیر علوم داده، جایی که مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده متوجه می‌شوند که چگونه داده‌های مکانی را در جریان کارهای ML برای خود ادغام کنند.

هر دو مسیر نیازمند یادگیری مقدار زیادی از مفاهیم جدید هستند. برای درک حوزه GeoAI، تخصص در هر دو حوزه لازم است.

حال GeoAI را تعریف می کنیم:

(هوش مصنوعی مکانی) یعنی استفاده از هوش مصنوعی (مثل یادگیری ماشین و یادگیری عمیق) برای حل مسائل مربوط به موقعیت مکانی، نقشه‌ها و داده‌های زمین.

---

کاربردهای GeoAI

کاربردهای GeoAI (هوش مصنوعی جغرافیایی) بی‌پایان هستند و به نوع داده‌های در دسترس بستگی دارند. این داده‌ها می‌توانند از فایل‌های کاداستر با فرمت .csv که شامل موقعیت ساختمان‌ها هستند، تا تصاویر ماهواره‌ای گرفته‌شده توسط کاربر باشند.

روش‌های یادگیری ماشین (ML) نیز امکان انجام طیف گسترده‌ای از تحلیل‌ها را روی هر نوع داده فراهم می‌کنند. از پیش‌بینی و طبقه‌بندی گرفته تا تقسیم‌بندی (Segmentation)، تشخیص اشیاء (Object Detection) و تشخیص تغییرات (Change Detection).

تشخیص و پیش‌بینی رانش زمین:
با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای می‌توان از تکنیک‌های تغییر یا طبقه‌بندی برای تشخیص وقوع رانش زمین بهره برد. به کمک تشخیص خودکار، فهرست‌های گسترده‌ای از رانش‌های زمین تولید می‌شود که می‌توان از آن‌ها برای پیش‌بینی مناطق مستعد رانش بهره گرفت. چنین نقشه‌های حساسیتی را می‌توان با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین (ML) مانند جنگل‌های تصادفی تهیه کرد.

نظارت بر کیفیت هوا:
با به‌کارگیری داده‌های ایستگاه‌های اندازه‌گیری زمینی و مأموریت‌های ماهواره‌ای (مانند Sentinel-5) می‌توان کیفیت هوا را پایش کرد و مقادیر آن را برای روزهای آینده بر پایه‌ی پیش‌بینی‌های جوی و سایر عوامل تخمین زد. این تحلیل‌ها به صدور هشدارهای کیفیت هوا و درک روندها کمک می‌کنند و امکان اجرای استراتژی‌های پیشگیرانه در شهرها را فراهم می‌سازند.

نقشه‌برداری کاداستر:
در سامانه‌های ثبت زمین، از یادگیری ماشین برای تشخیص مرزهای زمین از تصاویر هوایی و ماهواره‌ای در مناطقی استفاده می‌شود که فاقد سوابق کاداستری هستند (مانند برخی کشورهای آفریقایی). به‌کارگیری مدل‌های ML برای شناسایی مرزهای فیزیکی بین قطعات زمین، هزینه و زمان ایجاد این‌گونه سامانه‌های ثبت زمین را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد.

پیش‌بینی هوا:
بسیاری از پژوهش‌ها در حوزه‌ی GeoAI بر بهبود مدل‌های پیش‌بینی هوا با بهره‌گیری از داده‌های مکانی حاصل از ایستگاه‌های زمینی و داده‌های سنجش از دور متمرکز هستند. مدل‌های یادگیری ماشین ابتدا با داده‌های گذشته آموزش می‌بینند و سپس برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته در سری‌های زمانی داده‌های مکانی به‌کار می‌روند.

مدیریت زباله:
یکی از چالش‌های بزرگ در مناطق پرجمعیت جهان، مدیریت زباله است. GeoAI امکان شناسایی تخلیه‌ی غیرقانونی زباله را فراهم می‌کند و به تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کند تا نواحی دارای این مشکل را شناسایی کرده و بر اساس نتایج تحلیل، از تجمع بیشتر زباله جلوگیری کنند.

کاربردهای نظامی:
در سال‌های اخیر، با گسترش جنگ در کشورهای مختلف از جمله اوکراین، اهمیت GeoAI در کاربردهای نظامی بیش از پیش آشکار شده است. با استفاده از داده‌های سنجش از دور با وضوح بالا می‌توان میدان نبرد را نقشه‌برداری کرد، تانک‌ها را شناسایی نمود، ایمن‌ترین مسیرها را برای پرهیز از دید دشمن یافت و کمک‌های بشردوستانه را سریع‌تر به مقصد رساند.

 

تصویر بالا به‌صورت شماتیک نشان می‌دهد که GeoAI در واقع محل تلاقی سه حوزه‌ی بزرگ است:

بخش آبی در سمت چپ، نشان‌دهنده‌ی دنیای داده‌های مکانی است؛ جایی که ابزارهایی مانند ArcGIS، GeoPandas، و rasterio برای جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌های مکانی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این بخش با مفاهیمی مانند سیستم‌های مختصات (Coordinate Systems)، مدیریت داده‌های مکانی (Data Management) و تحلیل‌های مکانی (Geospatial Data Analysis) سروکار داریم.

در سمت راست، دایره‌ی قرمز حوزه‌ی هوش مصنوعی را نشان می‌دهد که شامل زیرشاخه‌هایی مانند یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) است. الگوریتم‌هایی نظیر شبکه‌های عصبی (ANNs)، درخت تصمیم (Decision Trees)، و شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) از ابزارهای کلیدی این بخش هستند.

در ناحیه‌ی میانی، یعنی محل هم‌پوشانی دو دایره، قلب GeoAI قرار دارد. در این قسمت، داده‌های مکانی با الگوریتم‌های هوش مصنوعی ترکیب می‌شوند تا وظایفی مانند:

• پردازش تصویر (Image Processing)،

• کاهش ابعاد داده (Dimensionality Reduction)،

• طبقه‌بندی و پیش‌بینی (Classification & Prediction)

انجام شود.

همچنین مفاهیمی مانند Geospatial Foundation Models و Vision Transformers (ViTs) در این بخش، نسل جدیدی از مدل‌های مکانی مبتنی بر یادگیری عمیق را معرفی می‌کنند که می‌توانند از داده‌های متنوع ماهواره‌ای و مکانی برای استخراج دانش و تصمیم‌سازی خودکار استفاده کنند.

در واقع، این تصویر نشان می‌دهد که GeoAI پلی است میان تحلیل‌های مکانی سنتی و هوش مصنوعی مدرن؛ ابزاری برای فهم عمیق‌تر زمین از طریق داده‌ها و الگوریتم‌ها.

کاربردهای هوش مصنوعی، از جمله GeoAI (هوش مصنوعی جغرافیایی)، نیازمند درک دقیق و عمیق از داده‌های مورد استفاده هستند.
داده‌ها مهم‌ترین بخش هر فرایند مبتنی بر هوش مصنوعی‌اند؛ بدون داده، حتی پیشرفته‌ترین معماری مدل نیز قادر به یادگیری نخواهد بود.
اما مسئله تنها در داشتن داده خلاصه نمی‌شود، بلکه داشتن داده‌های باکیفیت، پاک و هم‌راستا با اهداف مشخص اهمیت دارد. در غیر این صورت، عملکرد مدل به‌شدت آسیب خواهد دید. همان‌طور که می‌گویند: «زباله وارد کنی، زباله تحویل می‌گیری.»

در حالت ایده‌آل، ممکن است بخواهید مجموعه‌داده‌ای آماده و تحلیل‌شده پیدا کنید که کاملاً با نیازهای شما منطبق باشد، اما چنین شرایطی به‌ندرت در حوزه‌ی ژئواسپیشیال (مکانی) رخ می‌دهد. در بیشتر موارد، ناچار خواهید بود مجموعه‌داده‌ی اختصاصی خود را بسازید.

البته ساخت یک مدل هوش مصنوعی می‌تواند بسیار جذاب و هیجان‌انگیز به نظر برسد، اما در عمل، بخش عمده‌ی زمان شما صرف آماده‌سازی داده‌هایی می‌شود که مدل قرار است روی آن‌ها آموزش ببیند.
برای ایجاد یک مجموعه‌داده‌ی کارآمد و قابل‌اعتماد، باید داده‌های خود را به‌خوبی بشناسید و درک کنید.

---

 

داده‌های برداری و رستری

داده‌های ژئواسپشیال (مکانی) شامل انواع گسترده‌ای از داده‌ها مانند تصاویر سنجش از دور، نقشه‌های کاداستر، داده‌های ترافیکی یا نقشه‌های هواشناسی هستند و در شکل‌ها و فرمت‌های مختلفی ارائه می‌شوند.

مهم‌ترین تمایز بین داده‌های برداری (Vector) و رستری (Raster) است. درک این تفاوت بسیار حیاتی است، زیرا بر نحوه آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد.

⬅️ داده‌های برداری به صورت نقاط، خطوط و چندضلعی‌ها ساختار یافته‌اند و توسط یک سری مختصات (x, y) نمایش داده می‌شوند. داده‌های برداری، داده‌های گسسته را نشان می‌دهند، به این معنی که حجم فایل‌های آن‌ها کوچک‌تر و مدیریت آن‌ها آسان‌تر است.

از این داده‌ها می‌توان برای ذخیره‌سازی هر نوع ویژگی واقعی در قالب نقاط، خطوط یا چندضلعی‌ها استفاده کرد، مانند نام مکان‌ها، رودخانه‌ها و مرزها.

رایج‌ترین فرمت‌های فایل مرتبط با داده‌های برداری عبارتند از:
– Shapefile (با پسوند *.shp)
– GeoJSON (با پسوند *.geojson)
– GeoPackage (با پسوند *.gpkg) که یک فرمت فایل برای هر دو نوع داده‌ی برداری و رستری است.

 

⬅️ داده‌های رستری به صورت شبکه‌ای از پیکسل‌ها یا سلول‌ها سازماندهی شده‌اند و هر پیکسل حاوی مقداری است که نشان‌دهنده‌ اطلاعاتی مانند رنگ، ارتفاع یا دما است. این نوع داده‌ها معمولاً برای نمایش اطلاعات پیوسته مانند تصاویر ماهواره‌ای یا نقشه‌های ارتفاعی استفاده می‌شوند. فرمت‌های رایج داده‌های رستری شامل GeoTIFF (با پسوند .tif) و JPEG2000(با پسوند .jp2) هستند.

درک این دو نوع داده و تفاوت‌های آن‌ها به شما کمک می‌کند تا داده‌های خود را به طور مؤثرتری برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی آماده کنید.

داده‌های رستری (Raster)، برخلاف داده‌های برداری، به صورت یک ماتریس از پیکسل‌ها ساختار یافته‌اند که هر پیکسل مقداری را برای موقعیت خود نشان می‌دهد. از داده‌های رستری برای نمایش ویژگی‌های پیوسته مانند دما، ارتفاع یا کاربری زمین استفاده می‌شود. این فرم داده معمولاً در مواردی مانند تصاویر سنجش از دور (داده‌های نوری، داده‌های SAR)، مدل‌های رقومی ارتفاع (DEMs) یا نقشه‌های تاریخی اسکن‌شده به کار می‌رود.

داده‌های رستری معمولاً در فرمت‌هایی مانند GeoTIFF (با پسوند .tif)، JPEG 2000 (با پسوند .jp2) یا NetCDF (با پسوند .nc) ذخیره می‌شوند. این فرمت‌ها به دلیل قابلیت‌های ذخیره‌سازی اطلاعات مکانی و توصیفی، به طور گسترده در حوزه‌ ژئواسپشیال مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در کل، داده‌های رستری برای نمایش اطلاعاتی که به صورت پیوسته در فضای جغرافیایی توزیع شده‌اند، ایده‌آل هستند و در تحلیل‌های مکانی و مدل‌سازی‌های هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا می‌کنند.

این دو نوع داده (داده‌های برداری و رستری) به عنوان ورودی برای مدل‌های یادگیری ماشین در فرآیندهای GeoAI (هوش مصنوعی جغرافیایی) استفاده می‌شوند. این مدل‌ها می‌توانند برای اهداف مختلفی مانند طبقه‌بندی پوشش زمین، پایش محیط زیست یا برنامه‌ریزی شهری به کار گرفته شوند.

به عنوان مثال:

• در طبقه‌بندی پوشش زمین، داده‌های رستری مانند تصاویر ماهواره‌ای برای تشخیص انواع پوشش‌های زمینی (مانند جنگل‌ها، آب‌ها، مناطق شهری و …) استفاده می‌شوند.
• در پایش محیط زیست، داده‌های رستری و برداری می‌توانند برای ردیابی تغییرات اقلیمی، آلودگی هوا یا وضعیت منابع طبیعی به کار روند.
• در برنامه‌ریزی شهری، داده‌های برداری مانند نقشه‌های کاداستر یا شبکه‌های حمل‌ونقل برای تحلیل و پیش‌بینی رشد شهری، ترافیک و توسعه‌ی زیرساخت‌ها استفاده می‌شوند.

در هر یک از این کاربردها، انتخاب نوع داده و نحوه‌ آماده‌سازی آن‌ها تأثیر مستقیمی بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین دارد. بنابراین، درک تفاوت‌ها و قابلیت‌های هر نوع داده برای دستیابی به نتایج دقیق و قابل اعتماد در تحلیل‌های GeoAI ضروری است.

---

مبانی هوش مصنوعی

اکنون که می‌دانیم از داده‌های «ژئو» (مکانی) چه انتظاری می‌توان داشت، بیایید بررسی کنیم که تکنیک‌های هوش مصنوعی چگونه با داده‌های ژئواسپیشیال تعامل دارند.

در GeoAI، انتخاب روش‌های یادگیری ماشین به نوع کاری که قصد انجام آن را دارید بستگی دارد.

به‌طور کلی، روش‌های یادگیری ماشین را می‌توان به سه گروه اصلی تقسیم کرد:

👈 یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning):
در این روش، مدل‌ها بر پایه‌ی داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بینند؛ یعنی هر ورودی آموزشی با خروجی مورد انتظار (یا «برچسب») جفت شده است.
این روش به‌طور گسترده در تحلیل‌های ژئواسپیشیال، مانند طبقه‌بندی پوشش زمین به کار می‌رود. در چنین کاربردی، نوع پوشش زمین (مانند جنگل، آب، یا مناطق شهری) برای بخشی از تصاویر از پیش مشخص است و هدف، آموزش مدل برای انجام همان طبقه‌بندی بر روی تصاویر جدید است.

👈 یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning):
این مدل‌ها با داده‌های بدون برچسب کار می‌کنند؛ به این معنا که خروجی یا پاسخ مورد انتظار از پیش در دسترس نیست.
در این روش، مدل سعی می‌کند الگوها و ساختارهای پنهان را در داده‌ها بیابد. نمونه‌ای از این نوع یادگیری، خوشه‌بندی تصاویر ماهواره‌ای بر اساس شباهت پیکسل‌هاست که در تحلیل‌های ژئواسپیشیال کاربرد فراوان دارد.

👈 یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):
در این روش، مدل از طریق آزمون و خطا یاد می‌گیرد چگونه تصمیم‌گیری کند و اقدامات خود را بر اساس بازخورد محیط بهبود دهد. هدف آن است که در گذر زمان، پاداش‌ها یا نتایج مطلوب به حداکثر برسند.
اگرچه این نوع یادگیری بیشتر در حوزه‌هایی مانند آموزش مدل‌ها برای بازی‌هایی چون شطرنج یا Go شناخته می‌شود، اما در حوزه‌ی GeoAI نیز برای بهینه‌سازی تصمیم‌ها در محیط‌های پویا می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد.

 

در زمینه GeoAI، یادگیری تقویتی کم‌ترین استفاده را دارد.

---

 

وظایف GeoAI: اعمال هوش مصنوعی روی داده‌های ژئواسپشیال

حال که با انواع روش‌های یادگیری ماشین آشنا شدیم، بیایید به سراغ وظایف خاص هوش مصنوعی برویم که معمولاً در زمینه‌ی ژئواسپیشیال اعمال می‌شوند.

طبقه‌بندی (Classification) یکی از پرتکرارترین وظایف در حوزه‌ی ژئواسپیشیال است. این یک کار یادگیری نظارت‌شده است که در آن هدف اختصاص برچسب‌های گسسته به داده‌ها است. در تحلیل‌های ژئواسپیشیال، از طبقه‌بندی می‌توان برای شناسایی مناطق مستعد سیل یا طبقه‌بندی انواع پوشش زمین (مانند جنگل، مناطق شهری، آب) از تصاویر ماهواره‌ای استفاده کرد.

انواع مختلفی از طبقه‌بندی وجود دارد: طبقه‌بندی صحنه (Scene Classification)، طبقه‌بندی مبتنی بر پیکسل (Pixel-based Classification) و طبقه‌بندی مبتنی بر شی (Object-based Classification) که هر کدام اهداف متفاوتی دارند.

رگرسیون (Regression) یک وظیفه‌ دیگر در یادگیری نظارت‌شده است، اما به جای پیش‌بینی برچسب‌ها، مقادیر پیوسته را پیش‌بینی می‌کند. در زمینه‌ی GeoAI، این می‌تواند شامل پیش‌بینی سطوح رطوبت خاک، ارتفاع تاج پوشش گیاهی یا زیست‌توده (Biomass) از داده‌های سنجش از دور باشد.

 

به عنوان مثال:

• پیش‌بینی رطوبت خاک: با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای، مدل‌های رگرسیون می‌توانند میزان رطوبت خاک را در مناطق مختلف تخمین بزنند، که برای مدیریت منابع آب و کشاورزی بسیار مفید است.
• تخمین ارتفاع تاج پوشش گیاهی: این مدل‌ها می‌توانند ارتفاع درختان یا پوشش گیاهی را از داده‌های لیدار (LiDAR) یا تصاویر ماهواره‌ای پیش‌بینی کنند، که در مطالعات زیست‌محیطی و جنگل‌داری کاربرد دارد.
• محاسبه زیست‌توده: رگرسیون می‌تواند برای تخمین میزان زیست‌توده (Biomass) در یک منطقه استفاده شود، که برای بررسی سلامت اکوسیستم‌ها و ذخایر کربن مهم است.

 

در کل، رگرسیون ابزاری قدرتمند برای تحلیل‌های کمی در حوزه‌ی ژئواسپشیال است و به ما کمک می‌کند تا ویژگی‌های پیوسته و پیچیده‌ محیطی را بهتر درک و پیش‌بینی کنیم.

تقسیم‌بندی (Segmentation) یک وظیفه‌ تحلیل تصویر است که هدف آن تقسیم یک تصویر به مناطق معنادار است. این کار ارتباط نزدیکی با طبقه‌بندی دارد، اما تمرکز آن بر گروه‌بندی پیکسل‌های مشابه است. این وظیفه می‌تواند هم با روش‌های نظارت‌شده و هم نظارت‌نشده انجام شود. یک مثال از تقسیم‌بندی در داده‌های ژئواسپشیال، گروه‌بندی پیکسل‌های تصاویر ماهواره‌ای برای تفکیک بین آب‌ها، جنگل‌ها و مناطق شهری است.

تقسیم‌بندی خود به انواع مختلفی مانند تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) و تقسیم‌بندی نمونه‌ای (Instance Segmentation) تقسیم می‌شود.

مثال‌های کاربردی تقسیم‌بندی در داده‌های ژئواسپشیال:

• تشخیص مرزهای آب‌ها: تقسیم‌بندی می‌تواند برای شناسایی و تفکیک مرزهای دریاچه‌ها، رودخانه‌ها و اقیانوس‌ها از تصاویر ماهواره‌ای استفاده شود.
• تفکیک پوشش گیاهی: با استفاده از تقسیم‌بندی، می‌توان مناطق جنگلی، مراتع و دیگر انواع پوشش گیاهی را از یکدیگر متمایز کرد.
• تحلیل مناطق شهری: این روش می‌تواند برای شناسایی و تفکیک مناطق مسکونی، تجاری و صنعتی در تصاویر ماهواره‌ای به کار رود.

تقسیم‌بندی ابزاری قدرتمند برای تحلیل‌های دقیق‌تر و جزئی‌تر در داده‌های ژئواسپیشیال است و به بهبود درک ما از ساختار و ویژگی‌های محیطی کمک می‌کند.

 

تشخیص تغییرات (Change Detection)

بر شناسایی تفاوت‌ها بین چندین مجموعه داده‌ ژئواسپشیال که در طول زمان گرفته شده‌اند، تمرکز دارد. این وظیفه برای پایش تغییرات محیطی مانند جنگل‌زدایی، گسترش شهری یا تأثیرات بلایای طبیعی بسیار حیاتی است.

کاربردهای تشخیص تغییرات:

• پایش جنگل‌زدایی: با مقایسه تصاویر ماهواره‌ای در بازه‌های زمانی مختلف، می‌توان مناطق جنگلی که از بین رفته‌اند یا تغییر کرده‌اند را شناسایی کرد.
• گسترش شهری: تشخیص تغییرات می‌تواند رشد شهرها و توسعه مناطق مسکونی جدید را در طول زمان نشان دهد.
• ارزیابی بلایای طبیعی: پس از وقوع بلایایی مانند سیل، زلزله یا طوفان، این روش می‌تواند آسیب‌های وارد‌شده به مناطق را ارزیابی کند.
• تغییرات کشاورزی: می‌تواند تغییرات در الگوهای کشت و زرع یا تبدیل زمین‌های کشاورزی به مناطق دیگر را ردیابی کند.

تشخیص تغییرات معمولاً با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های لیدار (LiDAR) یا دیگر منابع داده‌ی ژئواسپیشیال انجام می‌شود. این فرآیند می‌تواند به صورت نظارت‌شده (با استفاده از داده‌های برچسب‌دار) یا نظارت‌نشده (با شناسایی خودکار تغییرات) انجام شود.

در کل، تشخیص تغییرات ابزاری ضروری برای درک تحولات محیطی و برنامه‌ریزی‌های آینده در حوزه‌های مختلف مانند محیط زیست، شهرسازی و مدیریت بحران است.

 

تشخیص اشیاء (Object Detection)

هدفش یافتن و موقعیت‌یابی اشیاء خاص در تصاویر سنجش از دور است. برخلاف طبقه‌بندی یا تقسیم‌بندی که هر پیکسل را برچسب‌گذاری می‌کنند، تشخیص اشیاء مجزا مانند کشتی‌ها یا ساختمان‌ها را شناسایی کرده و آن‌ها را با استفاده از جعبه‌های محدودکننده (Bounding Boxes) مشخص می‌کند. در تحلیل‌های ژئواسپیشیال، از این روش می‌توان برای تشخیص کشتی‌ها در تصاویر ماهواره‌ای به منظور پایش دریایی استفاده کرد.

کاربردهای تشخیص اشیاء در داده‌های ژئواسپیشیال:

• پایش کشتی‌ها: تشخیص اشیاء می‌تواند برای شناسایی و ردیابی کشتی‌ها در دریاها و اقیانوس‌ها از تصاویر ماهواره‌ای استفاده شود. این کار در مدیریت ترافیک دریایی، امنیت و نظارت بر فعالیت‌های غیرقانونی مانند صید غیرمجاز مفید است.
• شناسایی ساختمان‌ها: این روش می‌تواند برای تشخیص و موقعیت‌یابی ساختمان‌ها در مناطق شهری یا روستایی به کار رود، که در برنامه‌ریزی شهری و مدیریت بحران (مانند ارزیابی خسارت پس از زلزله) کاربرد دارد.
• تشخیص خودروها: در تصاویر ماهواره‌ای یا هوایی، تشخیص اشیاء می‌تواند برای شناسایی خودروها در جاده‌ها یا پارکینگ‌ها استفاده شود.
• پایش حیات وحش: در برخی موارد، از این روش برای شناسایی حیوانات بزرگ در مناطق طبیعی از تصاویر هوایی استفاده می‌شود.

 

تشخیص اشیاء معمولاً از الگوریتم‌های پیشرفته‌ی یادگیری عمیق مانند **YOLO (You Only Look Once)، **Faster R-CNN یا SSD (Single Shot Detector) استفاده می‌کند. این الگوریتم‌ها توانایی شناسایی و موقعیت‌یابی دقیق اشیاء را در تصاویر پیچیده و بزرگ فراهم می‌کنند.

در کل، تشخیص اشیاء ابزاری قدرتمند برای استخراج اطلاعات دقیق و کاربردی از داده‌های ژئواسپیشیال است و در حوزه‌های مختلفی مانند امنیت، برنامه‌ریزی و مدیریت منابع کاربرد دارد.

هر یک از وظایف هوش مصنوعی (اعم از طبقه‌بندی، رگرسیون یا تشخیص تغییرات) را می‌توان با استفاده از روش‌های مختلف یادگیری ماشین انجام داد. برای مثال، طبقه‌بندی اغلب به یادگیری نظارت‌شده متکی است، در حالی که تقسیم‌بندی ممکن است از هر دو روش نظارت‌شده و نظارت‌نشده استفاده کند.

تشخیص تغییرات نیز بسته به در دسترس بودن داده‌های برچسب‌دار، می‌تواند از روش‌های نظارت‌شده یا نظارت‌نشده بهره ببرد. نکته کلیدی این است که بر اساس داده‌ها و مسئله‌ی پیش‌رو، رویکرد مناسب را انتخاب کنیم.

---

چه نرم افزارهایی در زمینه GeoAI پیشتاز هستند؟

در حال حاضر سه بازیگر بزرگ وجود دارند. در اینجا برخی از مهم‌ترین آن‌ها معرفی می‌شوند:

• ESRI ArcGIS:
  ArcGIS رهبر جهانی در فناوری GIS است. GeoAI در این سیستم، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای تحلیل مکانی و مدل‌سازی پیش‌بینی به کار می‌گیرد. می‌توانید کانال GeoAI شرکت Esri را در یوتیوب ببینید. نمونه‌ها شامل استخراج عوارض و یادگیری عمیق با استفاده از ماژول arcgis.learn است.
  همچنین قابلیت تحلیل اکتشافی سه‌بعدی در ArcGIS Pro ارائه می‌شود.

 

• Google Earth Engine (GEE):
  GEE یک کاتالوگ چند پتابایتی از تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های مکانی در اختیار دارد. این ابزار امکان انجام تحلیل‌ها در مقیاس سیاره‌ای را فراهم می‌کند، از جمله آموزش مدل‌ها و پیش‌بینی‌های رگرسیونی

 

• QGIS به همراه افزونه‌های هوش مصنوعی:
  اگرچه QGIS در زمینه قابلیت‌های هوش مصنوعی کمی عقب‌تر است، اما به‌تدریج در حال پیشرفت و جبران فاصله است. افزونه‌های AI امکان تحلیل پیشرفته داده‌های مکانی را فراهم می‌کنند. برای شروع، می‌توانید برخی افزونه‌های یادگیری ماشین را امتحان کنید. این افزونه‌ها شامل خوشه‌بندی، قطعه‌بندی، و شبکه‌های عصبی عمیق هستند.

 

---

چالش‌ها و محدودیت‌ها

در حوزه GeoAI، کیفیت و در دسترس بودن داده‌های مکانی می‌تواند یک محدودیت جدی باشد. به داده‌هایتان مثل یک تحلیلگر GIS نگاه کنید:

• آیا کامل هستند؟
• تا چه حد دقیق‌اند؟

واقعیت این است که داده‌های GIS می‌توانند ناکامل یا قدیمی باشند، و این یک محدودیت بزرگ برای GeoAI محسوب می‌شود.

چالش مهم دیگر، حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها است. از آن‌جایی که داده‌های مکانی اغلب شامل اطلاعات حساس درباره افراد و موقعیت‌ها هستند، حفاظت از این داده‌ها بسیار حیاتی است.

در نهایت، نیاز بالای مدل‌های GeoAI به منابع محاسباتی می‌تواند در تصمیم‌گیری‌های آنی مشکل‌ساز شود. اگر رایانه شما هنگام کار با ArcGIS Pro کند عمل می‌کند، تصور کنید پردازش داده‌های عظیم در زمان واقعی تا چه اندازه دشوار خواهد بود.