GeoGPT+: 使用OpenAI定制的GPT进行地理空间分析

简介

在我们快节奏的世界中，地理空间分析的复杂性和耗时性常常阻碍快速而准确的决策。尽管地理信息系统(GIS)取得了进展，但对地理空间数据的访问和处理仍然是一项复杂的任务，尤其对于非专家而言。

当前挑战

根据Manvi等人（2023年）的观察，“在一个快节奏的世界里，决策迅速推进，获取准确和及时的地理空间数据仍然是一个挑战。”此外，Zhang等人（2023年）正确指出，“地理空间专业人员可以使用顺序工具、空间算法和GIS操作轻松处理地理空间任务，但对非专家来说则较为困难。”

除了这些挑战之外，Mai等人（2023年）还强调了开发地理AI语言模型（LLMs）的复杂性，特别是由于地理空间任务的多模态特性。

我们所面临的主要挑战：

现有GIS工具的成本高且复杂。
非专业人士在使用这些工具时遇到困难。
地理空间分析中的时间密集型流程。

我们的解决方案：GeoGPT

针对这些挑战，我们的团队开发了GeoGPT——一种利用生成式人工智能自动化数据收集和分析的解决方案。这个基于网络的工具使用户能够通过文本提示生成地理空间数据并进行分析。

ChatGPT是由OpenAI开发的，在2019年至2023年间发布的其不同版本在全球产生了重大影响。2024年推出的“GPTs”（可定制的ChatGPT版本）和GPT商店的引入标志着又一个里程碑。GeoGPT是在ChatGPT仍然运行在插件系统下时出现的概念，后来在新的GPT框架下得到了进一步发展。

我们在2023年中东冲突期间产生了开发GeoGPT的想法，以解决快速、可靠的批量地理编码需求，以识别受影响的社区和提取支持人道主义应对所需的数据。我们的团队认识到了获取和处理相关数据集的挑战，尤其是对于那些对地理空间概念不熟悉的人来说。

当GPT-3.5发布时，已经有关于Geo-LLM的讨论，并且有几篇研究论文探索了这个想法。对ChatGPT的增强包括其处理JSON数据的能力、解释图像以及利用API，使公共Geo-LLM的开发成为可能。

我们在本地机器上使用OpenAI的API进行的初始实验取得了令人鼓舞的结果，鼓励我们创建一个专业的GPT并整合多样的数据集，包括行政边界（0级、1级和2级）、高分辨率卫星图像（10米）、建筑物轮廓、人口数据、来自卫星图像的NDVI以及提取和地理编码图像中位置数据的能力。

GeoGPT旨在同时提供速度和易用性，旨在吸引广泛用户群，并减少数据提取和处理时间。