Единицы
1. Введение в искусственный интеллект в городском и региональном планировании: границы, проверка, ответственность и этика 2. Анализ зонирования и генерального плана, а также интерпретация плановых примечаний 3. Географические информационные системы (ГИС) и анализ землепользования 4. Рабочий процесс пространственных данных с помощью QGIS и Python 5. Анализ городских изменений с помощью спутниковых и аэрофотоснимков 6. Прогноз численности населения, плотности и спроса 7. Моделирование транспорта и дорожного движения 8. Рост городов и моделирование сценариев 9. Положения о зонировании и законодательство Исследование и проверка 10. Совместное планирование и анализ заинтересованных сторон 11. Анализ стихийных бедствий, климата и устойчивости 12. Комплексный рабочий процесс планирования с помощью искусственного интеллекта и корпоративное приложение
Единица 3 / 12

Географические информационные системы (ГИС) и анализ землепользования

Прибыль:

  • Способность определять ГИС-логику землепользования, анализ пригодности и доступности, а также роль ИИ в этом рабочем процессе.
  • Способность правильно использовать концепции слоя, атрибута и системы координат при разработке аналитической фантастики с помощью ИИ.
  • Возможность сверить предложенные ИИ шаги анализа с реальным качеством данных, пространственной точностью и привязкой к координатам.

Двигатель городского планирования — это пространственные данные: что где, сколько и как далеко друг от друга. Семейство программного обеспечения, которое собирает, хранит, запрашивает и отображает эти данные, называется географическими информационными системами (сокращенно ГИС; ГИС на английском языке). Анализ землепользования отвечает на такие вопросы, как, где будет построена школа, подходит ли территория для жилья или промышленности, сколько людей обслуживает зеленая зона и т. д. с помощью ГИС. Искусственный интеллект — мощный помощник в планировании настройки этих анализов, определении последовательности шагов, определении критериев и весов и представлении результатов. Но анализ основан на пространственных данных, а качество, система координат и актуальность пространственных данных определяют результат. ИИ не может видеть эти данные; Он только редактирует предоставленную вами художественную литературу. Поэтому каждый шаг, предложенный ИИ, должен быть проверен реальными данными и точной привязкой к координатам.

Три основные концепции ГИС

Слой: каждый тип данных представляет собой отдельный слой: дороги — это один слой, здания — другой, уклон — третий. Анализ – это наложение и связывание слоев.

Атрибут: У каждого пространственного объекта есть таблица — площадь, использование, статус владельца участка. Пространственный вопрос часто является вопросом об атрибутах: «участки, используемые в качестве «зеленых насаждений» и площадь которых превышает 5000 м²».

Система координат (CRS): это математическая основа, которая превращает изогнутую поверхность Земли в плоскую карту. ITRF/TM (например, национальные системы, определенные кодами EPSG) широко используются в Турции. Ложная CRS — самая распространенная и самая коварная пространственная ошибка: слои не перекрываются, площади и расстояния совершенно неверны. Если ИИ предлагает вычислить расстояние или площадь, первой проверкой всегда является CRS.

Внимание: не предполагайте, что результат расстояния или площади правильный только потому, что это кажется разумным. При неправильном CRS два слоя могут «перекрываться» и сдвигаться на метры. Всегда сравнивайте площади в м²/га с известным эталоном (например, титульной площадью участка).

Логика землепользования и анализ пригодности

Анализ пригодности оценивает, насколько каждое место подходит для определенной цели (например, новое жилье). Типичные шаги:

  1. Установите критерии. Уклон, риск затопления, близость к транспортной развязке, текущее использование, охраняемые территории.
  2. Оцените каждый критерий. Например, наклон 0-5% = 10 пунктов, 5-15% = 6, 15%+ = 1.
  3. Похудеть. Если критерий затопления в жилом доме очень важен, его вес будет высоким.
  4. Объединить слои. Присвойте каждой ячейке/полю оценку пригодности с помощью взвешенной суммы.
  5. Прокомментируйте и проверьте. Проверьте свой результат с помощью полевых знаний и законодательства.

ИИ очень полезен при обсуждении этой конструкции веса критерия, напоминании о забытом критерии и организации таблицы оценок. Но помните, что веса — это оценочные суждения: придавать ли больший вес наводнению или транспортировке — это общественный выбор, а не решение ИИ.

Шаг за шагом: построение анализа пригодности с помощью ИИ

  1. Определите цель и сферу деятельности. «Наличие нового жилья в районе X».
  2. Проведите инвентаризацию данных. Перечислите имеющиеся у вас слои, их источники, даты и CRS.
  3. У ИИ есть проект критериев-весов. Спросите, есть ли недостающие критерии.
  4. Вместе составьте таблицу оценок. Уточните пороговые значения для каждого критерия.
  5. Перевел рабочий процесс в этапы ГИС. Какой слой, какой процесс, в каком порядке.
  6. Проверьте качество данных. Своевременность, точность, соответствие CRS.
  7. Проверьте результат. Область, законодательство, известная ссылка.

Слабая подсказка / Сильная подсказка

Слабая подсказка: «Найдите лучшее место для жилья».

ИИ не знает ни предметной области, ни данных, ни критериев; Он возвращает общий и бесполезный текст.

Сильная подсказка: «Я провожу анализ пригодности: целевой новый жилой район, рабочая зона [район]. У меня есть слои: уклон (из DEM), риск наводнения (SHW), дорожная сеть, существующее землепользование, охраняемые территории. (a) напомните мне о критериях, которые могут отсутствовать, (b) предложите таблицу разумных пороговых значений для каждого критерия, (c) отметьте, где веса содержат оценочные суждения. Завершите веса для меня; представьте варианты».

Вторая подсказка делает ИИ партнером по обсуждению, сохраняя лицо, принимающее решения, вместе с планировщиком.

Четыре копируемых шаблона

Задача: Предложить набор критериев анализа пригодности для следующего списка целей и уровней. Выход: критерий | почему это важно | возможный порог оценки | «содержит ли он оценочные суждения». Также перечислите все критерии, которые могут отсутствовать. Цель: [...] | Рабочая область: [...] | Слои: [...]

Задание: Изучите приведенную ниже таблицу взвешивания критериев. (a) Проверьте, является ли сумма весов значимой, (b) отметьте противоречивые или повторяющиеся критерии, (c) перечислите предположения, которые могут ввести в заблуждение результат. Принятие решений; просто проверьте.Таблица: [...]

Задача: Преобразовать следующие шаги анализа в рабочий процесс ГИС. Для каждого шага: входной слой(и), тип процесса, выходные данные и система координат/учитываемая единица измерения. Написание кода; просто опишите свой рабочий процесс. Шаги: [...]

Задача: Перевести следующую инвентаризацию данных в диаграмму контроля качества. Столбцы: слой | источник | дата/текущий | ЦРС | известный предел/риск ошибки. Отметьте слои, которые необходимо запросить перед использованием. Инвентарь: [...]

Таблица: тип анализа и проверка

Анализ

Вопрос, который он задал

Роль ИИ

критическая проверка

Пригодность

Где он подходит?

Конструкция с весом критерия

Вес = общественный выбор; C.R.S.

доступность

Насколько близко/доступно?

Схема выбора метода

Обновление сетевых данных

Плотность/покрытие

Сколько там, как распределяется?

Рекомендация по классу и порогу

Источник данных о населении/площади

изменить

Что изменилось?

сравнение фантастики

Дата и соответствие CRS

буфер/расстояние

Что находится внутри границы?

логика расстояния

Подразделение и CRS

три мини-кейса

Случай 1 — ловушка CRS. Стажер совмещает два слоя; карта кажется «перекрывающейся». Когда ИИ анализирует буфер, который он печатает, 500-метровый буфер оказывается странно маленьким. Проблема: один слой находится в географическом (градусном) CRS, другой — в метрическом CRS; 500 «градусов» бессмысленны. После проекции на правильный CRS результат улучшается. Это одна из самых незаметных и самых дорогостоящих ошибок.

Случай 2 — Забытый критерий. В качестве критериев пригодности жилья команда использует уклон, наводнение и доступность. Попросите ИИ контролировать редактирование; AI «Добавили ли вы критерий геологического риска/риска стихийных бедствий (разломов, оползней)?» он напоминает. Команда понимает, что они упустили этот критический критерий. ИИ не принял решение, он закрыл слепое пятно.

Случай 3 — Прозрачность веса. Муниципалитет представляет в совет карту пригодности. ИИ четко печатает в черновике отчета, что каждый вес является предпочтительным, и карта будет меняться с разными весами. Совет спросил: «Что произойдет, если мы увеличим силу наводнения?» он становится способным спрашивать. Прозрачность превращает анализ из навязывания в инструмент обсуждения.

Распространенные ошибки

  • Не проверяю CRS. Самая распространенная и дорогостоящая ошибка пространственного анализа; Проверяйте перед каждой операцией по расстоянию/площади.
  • Принятие весов за технические факты. Вес – это оценочное суждение; Оно должно быть прозрачным и оставаться дискуссионным.
  • Игнорирование актуальности данных. Старый уровень землепользования вводит в заблуждение сегодняшние суждения.
  • Принимаем ИИ за источник данных. ИИ не может видеть слой; редактирует сюжет. Данные всегда поступают из реального, проверенного источника.
  • Не проверяя результат в полевых условиях. На карте местность может казаться «подходящей», но на местности это может быть совершенно другая реальность.

В итоге

ГИС — это механизм пространственных данных для планирования; слой, атрибут и система координат — три его основных понятия. Анализ пригодности оценивает каждое местоположение для определенной цели с помощью критериев, оценок и весов. ИИ является мощным помощником в разработке этой настройки, напоминая об отсутствующих критериях, сортируя рабочий процесс и создавая отчеты; но он не может увидеть данные и принять решение. Самая коварная ошибка – неправильная система координат; Веса являются не техническими, а оценочными суждениями и должны быть прозрачными. Подтверждайте каждый результат с помощью актуальных данных, точной CRS и информации о полях.

Задача приложения

Выберите цель (например, новое место для детской). (1) Проведите инвентаризацию слоев, которые у вас есть или предполагается, с помощью четвертого шаблона; Напишите CRS и статус актуальности каждого слоя. (2) С помощью первого шаблона предложите ИИ набор весов критериев и уловите хотя бы один недостающий критерий. (3) Отметьте, какие веса являются оценочными суждениями, и напишите в одном предложении, как бы вы объяснили их собранию. (4) Опишите, как вы будете проверять результат в полевых условиях.

контрольный список

  • [ ] Я проверил и синхронизировал систему координат (CRS) всех слоев.
  • [ ] Я установил критерии, и ИИ просканировал их на наличие отсутствующих критериев.
  • [ ] Я отметил, что веса являются оценочными суждениями, и сделал их прозрачными.
  • [ ] Я оценил актуальность и точность данных.
  • [ ] Я использовал ИИ как помощник по редактированию, а не как источник данных.
  • [ ] Я проверил результат с помощью известного источника и знаний в данной области.
  • [ ] Я сохранил инвентаризацию данных и трассировку проверки.