昕图中的AI

昕图XinGEO开发的目的是一个基于 AI 的地理信息智能系统，以“用户数据处理”为中心，面向地理信息专业人员与泛技术背景用户，提供集数据导入、编辑、空间分析、智能问答、地图展示与共享于一体的下一代空间智能工作台。

打造一个能够智能理解、处理和分析用户空间数据的 AI 地理信息系统平台，面向地理信息专业用户和泛数据分析用户，降低使用门槛、提升效率、强化决策支持。

对GIS专业人员、科研人员、高校师生等利用GIS从事专业、行业研究的人员的AI需求进行深度优化，力争将AI计算无缝融入到GIS工作流。

昕图XinGEO-AI的最终目标让用户只需上传数据或描述目标，AI 就能帮助他们完成从数据处理到空间决策的全过程。

AI任务

• 数据导入和管理：用户导入矢量、栅格、表格数据，需要预处理与整理，AI自动识别字段含义、坐标系、异常数据、自动归类与清洗。
• 图层与可视化：图层展示与可视化自动化、美化智能化，核心是减少人工设置符号、颜色、样式的繁琐过程，并实现绘制即分析。
• 空间分析工具箱：AI 通过自然语言理解用户目的 → 自动组合空间分析工具链执行，它能做的典型任务如下：
  • 理解用户的意图（例如“找出洪水高风险区”）
  • 自动选择合适的 GIS 工具（如重分类、叠加分析、缓冲区）
  • 确定执行顺序、填入参数，完成整个分析流程
• 表格分析与数据提取：实现字段筛选、字段计算、字段合并、统计分析、空间查询和统计功能，典型任务如下：
  • “找出年降雨量 > 500mm 的林地”
  • “新增一个字段叫温差 = 最高温 - 最低温”
  • “把A类和B类归为‘建设用地’”
  • “统计各地市林地的平均降雨量”
  • “统计每个乡镇内耕地的总面积”

AI+GIS典型应用

在规划环评中的应用

地理信息系统在规划环评中已经得到广泛运用，但受限于环评用户对地理信息的理解，主要用于环评制图和部分叠图分析工作，并没有得到深度应用。

昕图（XinGeo）地理信息系统软件引入了DeepSeek人工智能工作台，帮助用户在自己熟悉的领域进行环评制图和叠图分析工作外，还可以轻松的进行深度的分析工作，提高环评质量，减少环评中数据错误。

缓冲区分析

我们先从缓冲区开始。缓冲区主要用于规划区的大气、风险、声环境、生态评价范围等。

在“昕图”软件中创建一个空的工程，导入“规划边界”矢量图，或者从模板中复制 规划环评AI应用示例 工程，里面自带一个规划边界的矢量文件。

如果规划边界过于复杂，可使用概化工具，简化边界的控制点。

在“AI操作台”中输入“规划边界外2.5km为大气评价范围”，提交后，AI平台会生成一段含有python代码的文字，然后回复“执行”，平台生成一个大气评价范围图层。（注意：“规划边界”尽量与上面导入的图层名称一致）。

同理，可以输入：生成规划边界外200m为声环境范围等其它评价范围的指令。

执行后图示：

叠图分析

叠图分析在规划环境影响评价中应用范围非常广泛，这里先以村庄为例进行叠图分析。

在上面的基础上，导入村庄矢量图。本次为了简化处理，可以从共有空间中加载河北省-村庄-point.shp矢量数据（数据从互联网整理，准确性不高），该数据为点状村庄数据，严格来说，我们应该使用村庄边界的面矢量数据，可以通过土地利用数据和村庄数据库来制作，制作过程可以参考后续教程。

在“AI操作台”中输入：“给出大气评价范围内的所有村庄和村庄距规划边界的最近距离”，即可生成对应的图层，打开该图层属性边，用ctrl+c复制到execel表中。

距离分析

在上面的基础上，导入“一级保护区”和“二级保护区”矢量，或者从公有空间加载国家级自然保护区矢量数据。

加载完成后，如下图示：

在“AI操作台”中输入：“给出规划区边界距离保护区的最近距离”。

执行完成后，得到：

规划边界每个多边形到国家级保护区的距离:，最短为13877m，也就是13.8km。