地理空间 AI
利用人工智能和高分辨率卫星图像检测并减轻气候变化对贵企业的影响
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IBM 地理空间 AI 产品功能的混合用户界面图示
利用地理空间分析和 IBM 地理空间基础模型技术加快气候适应和决策过程

获取最新的气候数据仍然是气候科学领域的一项重大挑战,因为环境条件几乎每天都在变化,因此难以检测和减轻气候变化对消费者、政府、投资者和企业的影响。

IBM Environmental Intelligence Suite 中的地理空间分析功能提供了地理空间时态数据存储,分析引擎可利用该存储进行复杂而高效的查询,以揭示数据层之间的关系。    

全新的地理空间基础模型提供 AI 驱动的地理空间解决方案。这些遥感空间数据由 NASA 的 Harmonized Landsat Sentinel-2 数据提供支持,有助于确保在广阔的地形上进行精确的设备损坏检验和保护。该基础模型的独特之处在于其适应能力、准确性、自我监督学习能力,以及依靠结合高分辨率卫星图像和激光雷达来提供预测洞察分析。

IBM 全新地理空间基础模型

该模型由 IBM 与 NASA 合作构建,旨在将卫星数据转换为高分辨率地图,以揭示地球的过去并预示其未来。

优势 IBM© Environmental Intelligence Suite 将多维地理空间数据、天气记录和遥感图像集成到 AI 模型中,以获得精确的环境洞察,实现快速的灾难响应。 充分利用自我监督学习

地理空间基础模型经过广泛遥感数据组合的预先训练,使企业能够将集中精力进行微调和无缝推断。

节省资源的 AI 建模

在不影响精度的前提下,轻松节省时间和资源分配。旨在创建特定任务的地理空间 AI 模型,例如洪水测绘和生物量估算,通常只需要一半的标记数据。

无缝适应能力

根据具体业务需求定制和微调模型。IBM 地理空间 AI 功能可提供定制解决方案,无缝适应各种特定业务用例。

您将能够

在复杂的自我训练机制中,将地理空间基础模型功能与利用 NASA 强大的地球卫星数据集的高级功能结合使用,确保环境分析的精度和适应性。

精简数据准备工作 轻松访问数据层目录,调整公共数据和专有数据,并创建专用的地理空间时态视图。

与 NASA 合作,提供随时可用的地理空间推断功能 释放对各种未标记数据进行自我监督的潜能。调整相关模型,使其适用于各种任务,包括但不限于碳估算、野火探测、洪水监测和土地覆被变化分析。

测试版:地上生物量估算 API Environmental Intelligence Suite 为生物量和碳汇提供全面的解决方案。其中包括树木识别、基线量化、历史和未来趋势监测以及区域碳汇潜力评估。信息经过处理后,可通过便于使用的仪表板浏览,也可以通过 API 作为原始数据提供,以便与外部平台无缝整合。

优化多数据集查询 以灵活的空间和时间分辨率提取数据,并使用内置、所提供或混合数据集进行优化和定制查询。
资源 IBM 和 NASA 在 Hugging Face 上共同推出最大的开源地理空间人工智能基础模型

持续扩大的 NASA 地球科学数据访问权限可用于获取地理空间情报,并通过空间分析加速与气候相关的发现。

应对气候变化的基础模型

IBM Research 气候与可持续发展首席科学官 Hendrik Hamann 解释了基础模型如何帮助我们测量、减缓和适应气候变化。

全新的 AI 模型可利用地理空间数据帮助适应气候变化

IBM® watsonx.ai 模型以 IBM 与 NASA 的地理空间技术合作为基础,可以帮助揭示地球的过去并提示它的未来。

地理空间数据:真正意义上的纵观全局

如今,地理空间数据在保护野生动植物、创造更健康的地球和打造更弹性的经济方面发挥着关键作用。

什么是地理空间数据?

地理空间数据可以深入了解变量之间的关系,并揭示模式和趋势。

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采取后续步骤

有兴趣进一步了解 Environmental Intelligence Suite 如何帮助您预测极端天气事件并缓解其影响?通过免费试用深入了解相关功能,或预约量身打造的 Environmental Intelligence Suite 演示。

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