国土空间规划编制的利器, 位和GeoAI云平台详解

2019-04-28   来源:未知  
      位和致力于集成GeoAI相关的技术和海量城市数据,来解决行业问题,让数据更有价值。面向国土空间规划、房地产、商业零售、交通出行、智慧城市等相关领域,提供云平台支持、数据服务、数据挖掘分析服务、以及相关的定制开发服务。

      位和GeoAI云平台(www.wayhe.com)集成海量城市数据、自服务数据准备、可视化、空间数据挖掘和空间优化计算,打造了一个从从数据生态和中台,到数据挖掘分析,再到决策优化的闭环,为数据分析人员赋能。

      位和平台支持在线访问(SaaS)和私有云部署(On-Premise),并可通过API/SDK 集成到用户自己的平台和业务流程中,快速拼搭出面向行业应用的定制平台。


在国土空间规划行业中的若干应用
 
      位和平台在中国国土空间规划行业已服务于保利地产、中规院、同衡、同济院、华东院、广东省院、广州市院、重庆院、天津规划信息中心、成都经研院、江苏省地信、武汉测绘院等多个头部企事业单位,以及北京大学、武汉大学、华中科技大学、中山大学等重点院校。位和平台助力国家级、省级、城市群级、市级、区级、街道级等众多规划大数据分析项目,如住建部20城市总体规划实施评估、城市高品质发展体检评估指标体系研究、粤港澳大湾区城市群深耕战略咨询专项研究、广东省新型城镇化监测与评估、广州总规、重庆总规、厦门总规、珠海总规、成都2049远景发展战略规划、常州城市战略规划、武汉市大数据城市空间格局变化监测、广深科技创新走廊大数据专题、广州城市定位及功能提升大数据专题、三亚市天涯区15分钟便民生活圈规划、 北京石景山区八角街道多源数据城市现状评估等。

 

相关案例见下。

位和数据生态与数据中台

      位和通过采集、采购、合作、人工整理和智能计算等不同方式,在平台上集成了海量多源数据,并提供数据中台服务,让数据获取、数据共享和数据融合处理变得容易。位和数据生态涵盖历年的统计数据、基于手机信令的人口数据、工商企业数据、房产数据、人口流动数据、记录城市所有设施点位置的兴趣点(POI)数据和设施范围的兴趣面(AOI)数据、道路围合的地块单元(Blocks)数据、建筑基底、建筑高度、建筑密度、道路密度、公园绿地密度、以及各级行政点、行政边界、绿地、水系等基础地理数据。


用户管理和数据管理
 
      位和GeoAI云平台以数据为中心。用户可以在线获取数据,或上传自己的数据,或对接第三方数据库访问数据。平台支持群组管理,一个群组可以有多个用户,同一群组内的用户共享群组内的数据。在实际应用中,即可以按照部门来建设群组,也可以按照项目来建设群组。同一个用户可以归属到多个群组中。群组内的用户分为管理员、标准用户和限制用户三种角色,每种类型的用户分别享有不同的权限。为了方便对数据进行管理,平台支持数据标签目录功能。数据标签由用户自行定义,既可以按照数据类型来归类,也可以按照项目来归类。一个数据可以打多个标签。


地理可视化与图表可视化

      位和“可视数据”,集成地理可视化和图表可视化技术,帮助用户探索数据、揭示数据模式。可视化成果一键发布。
  • 支持动态矢量切片,实现大数据量客户端动态制图

  • 集成专业地图可视化色彩库(预设色彩)与灵活的用户自定义色彩

  • 支持多图层管理、多图层混色、数据过滤、数据查询

  • 零代码发布多图层可视化分析结果(URL,嵌入)

  • 可在移动设备上操作

  • 分类方法: 人工分类、类别分类、自然分段、分位 数分类、等间距分类、等差数列分类、等比数列分类

  • 地理可视化:分类图、气泡图、热力图、灯光图、动图

  • 图表可视化:散点图、柱状图、饼图、树图

  • 数据表:分类、排序、统计

  • 更多可视化功能添加中 ... 

 

位和空间数据挖掘与空间优化
 
      位和平台的核心技术,是一系列空间数据挖掘和空间优化计算,譬如神经网络、空间聚类、复杂网络计算、空间交互网络分析、轨迹挖掘、多目标多约束条件优化计算等,以及集成GeoAI计算和前端交互的动态分析技术。

      可视化和数据挖掘的区别在于:可视化是对现有数据的图形表达,帮助用户更好地理解数据,会涉及到一些简单的计算,如分类,核密度等。而数据挖掘是一个反复的探索式分析过程,通过机器学习计算,从现有数据中发现未知的、隐藏的、新的信息;同时也对计算出来的信息进行交互分析和可视化展示。数据挖掘即包括计算部分,也包括交互可视化部分。

      数据挖掘的下一步,则是决策优化计算。集成AI计算和业务人员的经验,让资源配置更加合理,决策更加科学。优化计算是运筹学的核心,本质是在一定约束条件下,帮助决策者寻找优化某一个或多个目标函数的决策。位和专注于计算复杂度为NP-困难的多目标多约束条件空间优化计算(选址、旅行商路径规划、区划),拥有自主知识产权的求解器,性能优越于同类商业求解器。

      空间优化与空间数据挖掘的有效集成是位和产品的一大特色。

      位和的核心研发团队在美国深耕空间数据挖掘和空间优化计算多年,具有国际领先的模型能力,不断突破现有方法和算法的局限,提出新的方法和原创算法。位和的产品原型曾获得美国IEEE 信息可视化竞赛一等奖,以及由美国国家科学基金委和《科学》杂志主办的全美信息可视化竞赛前十名。

位和平台的空间数据挖掘产品系列包括:

  • 多维分析:实现基于神经网络模型的多变量分类、多元数据关联分析、数据降维、多元色彩模式辅助认知、最优线性排序、多视角协调互动、地理可视化、图表可视化等;动态集成空间数据和多维/高维属性数据进行深度交互联动分析;广泛应用于不同领域的多因子评估与画像、异常发现、指标筛选和理解、模型调整等。

  • 多因子时空序列:集成机器学习、地图矩阵、时空矩阵、可视化展示与交互分析,探索和发现研究目标的分布特征、变化趋势和多因子关联关系,是多维分析在时间维度上的扩展。

  • 层次特征分区:通过复杂灵活的数据聚合方式,将大片区域自动划分成若干个空间连续同质或异质的小区域。其结果既保留有原始数据的模式和关系,又降低了不必要的细节干扰和随机影响。计算高效快捷, 时间复杂度仅为 O(n*2lgn)。这个过程可以理解为对数据的多维/高维属性在空间上的归纳,很难依靠人力来完成,是空间数据挖掘重要的环节,应用非常广泛。

  • 基础流分析:实现流分类、流聚散、流动画等大数据流图交互可视化,以及交互可视化的在线发布。支持基于神经网络计算的多因子流分析。集成专业地图可视化色彩库,平衡色彩美观和分类差异。灵活定制流线样式,可切换直线/曲线,显示/隐藏流向、显示/隐藏空间单元的节点,调整流线的宽度、节点的大小、动画的速度和进度等。

  • 空间交互网络与结构挖掘:基于复杂网络计算(Complex Network Computation)、优化计算和各种流模型,探索空间交互数据的流动组团结构和层次结构。应用于大数据量车流数据分析、公众出行分析、手机数据分析、资金流分析、微博社交网络数据分析等。支持多种流模型(如Modulairty, Edge Ratio, Net Flow, etc.),支持设定限制条件,如每个分区的最小空间单元,最少人口等。

  • 空间交互扫描统计:跳出给定单元的限制,自动寻找空间交互模式的尺度,智能理解流数据(而不是局限于常规的流图可视化);在业内首次实现快速完整地提取多尺度和跨尺度的流动模式,并提供规范的统计检验;用于计算空间交互中统计显著的流模式,是对流数据的深度挖掘和归纳。

  • 轨迹挖掘:支持轨迹数据处理、轨迹分类、异常值检测、轨迹模式提取和轨迹可视化。

 

位和平台的空间优化计算产品系列包括:

  • 分区优化:基于复杂高效的多目标多约束条件分区优化计算(计算复杂度为NP-困难),自动生成空间连续的区域,实现均衡人口、工作量、教育资源、医疗资源、绿化资源等的区域规划和全覆盖选址评估。

  • 选址优化:满足大覆盖的选址优化计算,用较低的成本满足较大的需求;支持竞争品牌PK;支持自动计算N个选址点;对用户指定的选址点进行评估;支持需求模型计算

  • 路径优化:支持距离矩阵计算、路径优化和旅行商路径优化。

 

位和自服务数据准备和模型计算
 
      数据预处理和数据融合的环节, 往往占用了整个数据挖掘过程中80%的工作量。位和平台致力于把这个环节变得便捷。
  • 数据聚合:数据聚合是数据挖掘必不可少的预处理环节。平台支持空间聚合、时空聚合和流聚合。

     

  • 坐标互转:不统一的坐标体系给开发人员和用户带来了很多不便。平台提供了多种坐标之间互转的工具,来解决这个问题。平台支持大地2000、WGS84、火星坐标、百度坐标、西安80、北京54,以及其它数百种坐标。平台支持的坐标列表:https://services.wayhe.com/zi/data/app/Coordinate_Typ

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