ChatGPT与ArcGIS PRO 如何结合,打造一个全新的工作流程
在地学领域,ArcGIS几乎成为了每位科研工作者作图、数据分析的必备工具,而ArcGIS Pro3除了良好地继承了ArcMap强大的数据管理、制图、空间分析等能力,还具有二三维融合、大数据、矢量切片制作及发布、任务工作流、时空立方体等特色功能,已经成为提高工作效率的大趋势。
随着chatGPT/GPT4等大语言模型的出现,AI思维也已经成为一种必备的能力,ArcGIS Pro3的卓越性能与ChatGPT的智能交互相结合,将会为您打造一个全新的工作流程。
ChatGPT能够理解您对编程的需求,帮助您编写Python3代码。您只需描述您的目标和需求,ChatGPT将为您生成代码片段或提供编程思路,一旦您得到了ChatGPT生成的代码片段,您可以将其复制到ArcGIS Pro3的ArcGIS Jupyter Notebook笔记本中,一键化执行。通过ArcPy模块和ArcGIS Pro3提供的API,您可以利用ChatGPT生成的代码与地理数据进行交互,执行各种地理处理和空间分析任务。
那么如何将火热的ChatGPT与ArcGIS Pro3相结合,使我们无需自己进行复杂的编程,通过强大的ChatGPT辅助我们完成地理空间分析,各类专题图绘制、渲染,以提高你的10倍生产力和创造力。
1.最新版ChatGPT入门
什么是ChatGPT/GPT-4,如何助力ArcGIS Pro3实现AI地理空间分析和可视化操作,如何助力高效科研论文写作。
案例实操:ChatGPT官网使用方法实操
案例实操:ChatGPT-API科学使用方法实操
案例实操:ChatGPT功能实操,面具使用、模型切换、插件切换、本地对话数据导入和导出
案例实操:ChatGPT OpenAI模型详解及演示(gpt-4、gpt-4-0613、gpt-4-vision-preview、gpt-4-dalle、gpt-3.5-turbo等)
案例实操:优秀国内人工智能模型推荐
案例实操:让ChatGPT自己回答“什么是ChatGPT”
2.最新版ArcGIS Pro3入门
案例实操:ArcGIS Pro3科学安装方法
案例实操:ArcGIS Pro3界面详解(工程.aprx(地图、工具箱、数据库、样式、文件夹、定位器)、色觉模拟器、内容列表、目录窗格、目录视图、搜索、菜单栏的使用、图层操作、测量等)
案例实操:ArcGIS Jupyter Notebook启动方法
案例实操:ArcGIS Jupyter Notebook基本使用方法
案例实操:ArcGIS Jupyter Notebook安装第三方包
案例实操:直调调用克里金插值工具使用方法
案例实操:地理处理工具箱(原ArcToolbox)、添加天地图各类底图、添加ArcGIS Server地图服务
案例实操:让ChatGPT帮助您决定使用什么工具
3.Prompt提示词使用方法
案例实操:如何逐步把问题描述清楚
案例实操:角色扮演的艺术
案例实操:使用不同的语气和角度提出问题
案例实操:定义具体任务和目标
案例实操:充分利用上下文关联的信息
案例实操:小工具-提示词修改器
案例实操:零样本学习(提示词加上【我们逐步解决问题】)
案例实操:多样本学习(所有问题围绕共同主题提出)
案例实操:知识生成(提高模型的信息处理能力)
4.作为强大的搜索引擎
案例实操:把ChatGPT当搜索引擎使用(功能、使用方式和内容的异同点)
案例实操:作为专业导游进行景点行程规划
案例实操:作为厨师的菜谱推介
案例实操:作为专业名词、技术方案和疑难问题的方案解决专家
案例实操:制作PPT框架
5.ChatGPT成为你的编程助手
案例实操:用ChatGPT实现ArcGIS Pro3中某一特定功能的程序
案例实操:让AI对代码进行详细中文解释
案例实操:让AI对代码进行详细中文解释
案例实操:让AI为代码添加中文注释
案例实操:让AI回复程序代码bug问题并自动修改
案例实操:让AI回答代码疑问
案例实操:使用 AI 工具读取本地数据的技巧
6.ChatGPT助力ArcGIS Pro3矢量数据处理与分析
案例实操:让AI实现点和多点的创建
案例实操:让AI实现线的创建
案例实操:让AI实现面的创建
案例实操:让AI实现对文本文件进行读写操作
案例实操:让AI实现对Excel文件进行读写操作并生成点数据
案例实操:让AI实现矢量数据批量入库
案例实操:让AI实现矢量数据裁剪和批量矢量数据裁剪
案例实操:让AI矢量数据批量定义投影坐标系析
案例实操:让AI实现对矢量图层属性表操作
案例实操:让AI对多个矢量图层属性联合查询-多表联合查询
案例实操:让AI对矢量数据的统计分析结果输出到Excel中
案例实操:让AI沿线固定距离生成点数据
案例实操:让AI实现污染区域缓冲区分
案例实操:让AI实现建设项目选址分析全过程

7.ChatGPT助力ArcGIS Pro3栅格数据处理与分析
案例实操:让AI帮我选择遥感数据源(如提取滨海湿地互花米草)
案例实操:让AI实现海量栅格数据管理
案例实操:让AI实现DEM水文分析
案例实操:让AI实现栅格裁剪和批量栅格裁剪
案例实操:让AI实现计算栅格数据平均值
案例实操:让AI实现计算气象栅格日均气温值
案例实操:让AI实现栅格数据批量定义投影坐标系
案例实操:让AI实现高分2号遥感影像的归一化植被指数NDVI计算

8.ChatGPT助力ArcGIS Pro3可视化与精细化制图
案例实操:让AI实现mxd批量导出jpg
案例实操:让AI实现IDW反距离插值空间可视化
案例实操:让AI实现经验贝叶斯克里金插值可视化
案例实操:让AI实现批量制作全国各月平均气温专题图
案例实操:让AI实现批量制作区域的1800-2000 年人口发展专题图
案例实操:让AI实现数据驱动制作区域影像网格专题图
案例实操:让AI实现数据驱动制作多区域的地图
案例实操:让AI实现河流水质动态分段精细化制图
案例实操:让AI实现哨兵2号遥感影像植被覆盖度FVC计算
案例实操:让AI实现DEM山体阴影
案例实操:让AI实现中国区域人均GDP空间分布图
案例实操: 让AI实现制作人口密度图
案例实操:让AI实现中国区域PM2.5空气污染专题图




9.ChatGPT成为科研论文写作高效助手
案例实操:ChatGPT学术科研版功能实操
案例实操:地学相关文献搜索(查找某个观点或内容相关的论文)
案例实操:学术论文中译英
案例实操:学术论文英语润色
案例实操:学术论文中文润色
案例实操:学术论文查找语错误
案例实操:学术论文精准翻译PDF论文
案例实操:上传本地PDF论文ChatGPT充当导师得出论文审稿意见
案例实操:文献综述(针对论文内容问答)
案例实操:生成摘要
案例实操:回复审稿人意见
案例实操:撰写论文全文的技巧
案例实操:如何防止 AI 生成的内容被检测
案例实操:知识类问题一问到底
详情请查看:ChatGPT与ArcGIS Pro3助力AI地理空间分析及地学领域绘图
相关文章:
ChatGPT与ArcGIS PRO 如何结合,打造一个全新的工作流程
在地学领域,ArcGIS几乎成为了每位科研工作者作图、数据分析的必备工具,而ArcGIS Pro3除了良好地继承了ArcMap强大的数据管理、制图、空间分析等能力,还具有二三维融合、大数据、矢量切片制作及发布、任务工作流、时空立方体等特色功能&#x…...
【深度学习】对比学习的损失函数
前言 对比学习损失(Contrastive Learning Loss)是一种用于自监督学习的损失函数。它侧重于学习一个特征空间,其中相似的样本被拉近,而不相似的样本被推远。在二分类任务中,对比学习损失可以用来学习区分正负样本的特征…...
哈夫曼解码
【问题描述】 给定一组字符的Huffman编码表(从标准输入读取),给定一个用该编码表进行编码的Huffman编码文件(存在当前目录下的in.txt中),编写程序对Huffman编码文件进行解码。 例如给定的一组字符的Huffm…...
Excel小技能:excel如何将数字20231211转化成指定日期格式2023/12/11
给了一串数字20231211,想要转成指定格式的日期格式,发现设置单元格格式为指定日期格式不生效,反而变成很长很长的一串#这个,如图所示: 其实,正确的做法如下: 1)打开数据功能界面&am…...
Selenium自动化测试框架(超详细总结分享)
设计思路 本文整理归纳以往的工作中用到的东西,现汇总成基础测试框架提供分享。 框架采用python3 selenium3 PO yaml ddt unittest等技术编写成基础测试框架,能适应日常测试工作需要。 1、使用Page Object模式将页面定位和业务操作分开ÿ…...
STM32 DAC+串口
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、DAC是什么?二、STM32 DAC1.什么型号有DAC2. 简介3. 主要特点4. DAC框图5. DAC 电压范围和引脚 三、程序步骤1. 开启DAC时钟2. 配置引脚 PA4 PA5…...
SolidWorks二次开发 C#-读取基于Excel的BOM表信息
SolidWorks二次开发 C#-读取基于Excel的BOM表信息 问题点来源解决方案及思路相关引用链接 问题点来源 这是一位粉丝问的一个问题,他说到: 老师,请问Solidworks二次开发工程图中"基于Excel的材料明细表"怎么读取里面的数据? Ps:这…...
maui中实现加载更多 RefreshView跟ListView(2)
一个类似商品例表的下拉效果: 代码 新增个类为商品商体类 public class ProductItem{public string ImageSource { get; set; }public string ProductName { get; set; }public string Price { get; set; }}界面代码: <?xml version"1.0&quo…...
win10环境下git安装和基础操作
简述 关于git的作用就不多赘述了,配合GitHub,达到方便人们日常项目维护和管理,每一次项目增删改查都可以看的清清楚楚,方便团队协作和个人项目日常维护。 下载git 首先我们自然是要到官网下载git,下载地址为https:/…...
将yolo格式转化为voc格式:txt转xml(亲测有效)
1.文件目录如下所示: 对以上目录的解释: 1.dataset下面的image文件夹:里面装的是数据集的原图片 2.dataset下面的label文件夹:里面装的是图片对应得yolo格式标签 3.dataset下面的Annotations文件夹:这是一个空文件夹&…...
字符串 - 541.反转字符串II(C#和C实现)
字符串 - 541.反转字符串II(C#和C实现) 题目描述 给定一个字符串 s 和一个整数 k,你需要对从字符串开头算起的每隔 2k 个字符的前 k 个字符进行反转。 如果剩余字符少于 k 个,则将剩余字符全部反转。如果剩余字符小于 2k 但大于或等于 k 个࿰…...
机器视觉技术与应用实战(开运算、闭运算、细化)
开运算和闭运算的基础是膨胀和腐蚀,可以在看本文章前先阅读这篇文章机器视觉技术与应用实战(Chapter Two-04)-CSDN博客 开运算:先腐蚀后膨胀。开运算可以使图像的轮廓变得光滑,具有断开狭窄的间断和消除细小突出物的作…...
云原生之深入解析云原生架构的日志监控
一、什么是云原生架构的日志监控? 云原生架构的日志监控要求现代 Web 应用程序采用与传统应用程序略有不同的方法。部分原因是应用程序环境要复杂得多,包括从微服务中获取数据、使用 Kubernetes 和其他容器技术,以及在许多情况下集成开源组件…...
基于hfl/rbt3模型的情感分析学习研究——文本挖掘
参考书籍《HuggingFace自然语言处理详解 》 什么是文本挖掘 文本挖掘(Text mining)有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等,大致相当于文字分析,一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生&…...
计算机网络基础——常用的中英文网络述语大全,强烈建议收藏
系统网络体系结构(System Network Architecture,SNA) 国际标准化组织(International Organization for Standardization,ISO) 开放系统互连基本参考模型(Open System Interconnection Reference Model。OSI/RM) 物理层(Physical Layer) 数据终端设备…...
c++如何自定义类及成员函数
#include <iostream>using namespace std;class Box {public:double length; // 长度double breadth; // 宽度double height; // 高度// 成员函数声明double get(void);void set( double len, double bre, double hei ); }; // 成员函数定义 double Box::get(void) …...
100G云数据中心网络建设解决方案
随着数据和流量的快速增长,近年来数据中心已经进入了一个全新的100G时代。为了更高效地提供包括人工智能、虚拟现实、4K视频等在内的云计算服务,全球范围内正在大规模建设众多大型100G数据中心,如云数据中心。作为一种新型高效的基础设施&…...
Zoho Desk为何受到跨境电商企业青睐:优势与特点解析
现如今,跨境电商已成为中国外贸发展的一支重要力量,正从一种新业态成长为外贸的新常态。越来越多的国内电商玩家加入了跨境电商这个战场。跨境电商自有其特殊性,海外客户服务不好一样惨遭投诉,Zoho Desk可以帮助您赢得客户满意度&…...
git 删除仓库中多余的文件或者文件夹
目录 问题 解决方案 第一步:同步代码 第二步:删除文件 第三步:提交 第四步:推送远端 问题 在项目开发测试阶段,将无意间将本地敏感的、或无用的文件或目录不小心提交到远程仓库,该怎么解决呢。 解决方…...
搭建git服务器(本地局域网)
搭建git服务器(本地局域网) 创建仓库 (假定在/home/git目录下创建仓库) git init --bare sample.git克隆远程仓库到本地 git clone git192.168.0.100:/home/git/sample.git已有项目,绑定远程仓库 # 查看远程仓库绑定 git remote -v# 解除…...
python/java环境配置
环境变量放一起 python: 1.首先下载Python Python下载地址:Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个,然后自定义,全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1)搜高级系统设置 2…...
NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)
在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...
让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中,损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差(MSE)作为经典的损失函数,在处理干净数据时表现优异,但在面对包含异常值的噪声数据时,其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...
【生成模型】视频生成论文调研
工作清单 上游应用方向:控制、速度、时长、高动态、多主体驱动 类型工作基础模型WAN / WAN-VACE / HunyuanVideo控制条件轨迹控制ATI~镜头控制ReCamMaster~多主体驱动Phantom~音频驱动Let Them Talk: Audio-Driven Multi-Person Conversational Video Generation速…...
《Docker》架构
文章目录 架构模式单机架构应用数据分离架构应用服务器集群架构读写分离/主从分离架构冷热分离架构垂直分库架构微服务架构容器编排架构什么是容器,docker,镜像,k8s 架构模式 单机架构 单机架构其实就是应用服务器和单机服务器都部署在同一…...
一些实用的chrome扩展0x01
简介 浏览器扩展程序有助于自动化任务、查找隐藏的漏洞、隐藏自身痕迹。以下列出了一些必备扩展程序,无论是测试应用程序、搜寻漏洞还是收集情报,它们都能提升工作流程。 FoxyProxy 代理管理工具,此扩展简化了使用代理(如 Burp…...
PydanticAI快速入门示例
参考链接:https://ai.pydantic.dev/#why-use-pydanticai 示例代码 from pydantic_ai import Agent from pydantic_ai.models.openai import OpenAIModel from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider# 配置使用阿里云通义千问模型 model OpenAIMode…...
前端工具库lodash与lodash-es区别详解
lodash 和 lodash-es 是同一工具库的两个不同版本,核心功能完全一致,主要区别在于模块化格式和优化方式,适合不同的开发环境。以下是详细对比: 1. 模块化格式 lodash 使用 CommonJS 模块格式(require/module.exports&a…...
【VLAs篇】02:Impromptu VLA—用于驱动视觉-语言-动作模型的开放权重和开放数据
项目描述论文标题Impromptu VLA:用于驱动视觉-语言-动作模型的开放权重和开放数据 (Impromptu VLA: Open Weights and Open Data for Driving Vision-Language-Action Models)研究问题自动驾驶的视觉-语言-动作 (VLA) 模型在非结构化角落案例场景中表现不佳…...
2. Web网络基础 - 协议端口
深入解析协议端口与netstat命令:网络工程师的实战指南 在网络通信中,协议端口是服务访问的门户。本文将全面解析端口概念,并通过netstat命令实战演示如何监控网络连接状态。 一、协议端口核心知识解析 1. 端口号的本质与分类 端口范围类型说…...
