地理空间智能（Geospatial AI）或Geo.AI是一种将人工智能（AI）与地理空间数据、科学和技术相结合的应用程序，它能够加速对商业机会、环境影响和运营风险的现实世界理解。通过自动化数据生成和简单易懂的空间工具和算法，组织正在实现现代化运营和规模化运行。
GeoAI的核心在于使用深度学习从影像、视频、点云和文本等数据中提取、分类和检测信息，从而节省时间，并使用机器学习进行预测分析，构建更精确的模型。它利用专家支持的空间算法来检测集群、计算变化、发现模式和预测结果。
GeoAI的应用非常广泛，它可以用于优化作物产量、提高社区安全、简化资产检查、缩短应急响应时间等。它通过提供准确和及时的信息，对社会的各个领域产生积极影响，并有助于获取更大利益。
此外，GeoAI在数字孪生城市的建设中也扮演着重要角色，能够提供丰富、精确的数据支持，提高数字孪生城市的精度和效率。它还可以用于高效的城市规划和设计、实时监控和预警以及智能化的城市运营和服务。
GeoAI的重要性在于它能够提高我们从复杂数据集中提取含义的速度，帮助解决地球上最紧迫的挑战。它通过自动化简化手动数据生成工作流，提高效率，降低成本，并加快态势感知时间。
Esri等公司提供了强大的GIS和位置情报软件，结合AI的可扩展性和强大功能，提供了从大数据中提取含义的可信解决方案，消除了对海量训练数据、海量计算资源和广泛AI知识的需求。
IBM和NASA之间的合作也在推动GeoAI的发展，他们开发了先进的、更易于访问的地理空间AI，为更广泛的受众提供了推动创新环境和气候解决方案所需的工具。这些工具能够分析大量数据，提供更准确、更主动、更及时的预测，以应对气候变化等挑战。
地理空间智能（Geospatial AI）或Geo.AI在农业领域的应用正变得越来越广泛，它通过结合地理空间数据和人工智能技术，为农业生产提供了新的解决方案。以下是一些具体的应用案例：
作物监测与产量预测：利用遥感卫星技术对作物进行监测，分析作物的生长情况，预测作物产量。
病虫害监测：通过无人机和遥感技术监测作物病虫害的发生，及时采取措施进行防治。
精准农业：通过GIS技术进行农田土壤管理与优化，实现精准施肥、灌溉和作物种植管理，提高产量和减少农药化肥的使用。
农业保险：利用遥感和GIS技术进行农业灾害定损，提高保险业务的效率。
智慧农业平台：构建农业智慧平台，实现农业资源的时空数据库构建和智能决策。
自动化机械：开发能够自动识别和收获作物的农业机器人，减少人工劳动的需求。
气候变化适应：使用GeoAI分析气候变化对农业生产的影响，为农民提供科学种植建议。
农业资源管理：通过GIS技术，整合土地资源数据、作物产量数据、土壤和水资源数据，为农业区域规划提供科学依据。
智能灌溉系统：利用GIS和传感器数据，智能灌溉系统可以精确地对作物进行灌溉，节约水资源。
农业金融：结合AI和地理空间数据，为农业企业和农民提供定制化的金融产品和服务。
这些应用展示了Geo.AI在农业领域的潜力，它们不仅提高了农业生产的效率和可持续性，还帮助农民更好地应对气候变化和市场变化的挑战。随着技术的不断进步，未来Geo.AI在农业中的应用将更加广泛和深入。
