ChatGPT中搞GIS

最近ChatGPT真是太火了，ChatGPT经过大量数据的训练不仅能理解人类的语言进行对话，还能回答各种问题甚至还能完成论文。在短短两个月就已积累2亿用户。

目前ChatGPT已经渗透到各行各业，有部分报道称ChatGPT的出现已威胁到一些职业的存在。

那ChatGPT跟GIS又能擦出什么火花呢？AI的到来，作为我们测绘地理信息从业者会失业吗？

下面我们就以工作学习中一些常用的软件作为"支点"与ChatGPT进行一次沟通，看看ChatGPT能否渗入到我们行业。

先以ArcGIS为例，试探的问下如何从0开始学习ArcGIS。

ChatGPT给出了6个步骤，每一步都给你简单介绍而且最后还劝你需要耐心和努力，ChatGPT给出的建议还是值得参考的。

再问一个简单的技术性问题：ArcGIS中怎么去除影像黑边？

来看ChatGPT的回答：

可以，直接给你列出4个方法，这些回答大体方向都是可行的。但是只有方法没有具体操作流程还是不行，下面我们再详细询问下。

ChatGPT给出了裁剪的方法，可能不是我们实际工作中所需的，但也是给了一个方法。

ArcGIS这些常用的技巧操作在网上还是很容易搜索到的，对于一个大数据训练过的平台，回答这些肯定不在话下。

都说ChatGPT可以替代程序员了，写代码嘎嘎利索，那我们再让ChatGPT写段代码。

写段利用Python在ArcGIS中批量裁剪影像的代码。

同样的问题小助手问了3次，ChatGPT给了3个不同的答案。这次小助手找了一些栅格数据对三个代码逐个验证。

共有15幅栅格影像，黄色矢量是栅格的边界，红色区域为要裁剪栅格的边界范围。

原始数据

我们就来检测下ChatGPT三次回答的代码运行如何？

第一个回答：

代码截图

将上述代码中文件路径依次替换成我本机的文件路径之后运行代码，将处理后的结果添加到ArcMap中，我们看一下处理后结果。

从结果中我们可以看到，原文件中每个栅格文件都重新输出了新文件，在原文件名的基础上加上了"clipped_"前缀。在红色裁剪区域的栅格影像全部按照红线区域进行了裁剪，红色区域之外的影像（也就是与红色裁剪区域没有任何交集的影像）保持不变，没有做任何裁剪。

第二个回答：

代码截图

这次给出的答案明显就不正确了，代码中没有任何有关栅格裁剪的内容；arcpy.Clip_analysis函数是提取与裁剪要素相重叠的输入要素，也就是矢量裁剪矢量。详细的说明可以参考ArcGIS帮助文档。

Clip_analysis说明

第三个回答：

代码截图

这一次给出的答案代码中没有输入裁剪的矢量图形，同样小助手将代码中的工作空间文件路径替换为本机的文件路径，并修改为clipExtent = arcpy.Extent(x_min,y_min,x_max,y_max)代码中参数，这里面要传入左下角X值Y值和右上角X值Y值，我这里给的范围是一个正矩形；之后运行修改后的代码，但是运行结果却是报错。

报错的内容如下。明显是传入参数问题，小助手这里水平有限，也没有深入去分析。

当然，造成代码运行失败的原因有可能是小助手的问题过于简单，没有具体的指出所需功能的细节。不过，ChatGPT给的这些代码在我们工作使用中还是可以作为参考来用，这样可以省去一些基础性的工作，极大的提高了我们的工作效率。

除了ArcGIS再来看看倾斜摄影实景三维。

先让他列举下倾斜摄影实景三维建模软件。

都是一些国外的软件，部分软件都没听过。不过我们常用的一些软件都在，其中PhotoScan已经改名Agisoft Metashape这个"知识点"ChatGPT还没被大数据"训练"到位，但是能列出这些软件已经说明ChatGPT算是个行业里的专业人士了。

再让ChatGPT分析下ContextCapture空中三角测量处理中的问题。

直接给你列个12345，咋样？是否满意？

除了ContextCapture我们常用的一些软件Pix4D、Agisoft Metashape等等都是可以给你一个解答，有兴趣的自己去体验一番。

还可以问些关于遥感数据的下载↓↓↓

除了软件技巧外，写个项目设计书大纲也是可以的。

整体使用下来发现ChatGPT确实很强大，在工作中合理的使用确实可以为我们省去一些基础性的工作，给我们带来便利同时也提高了工作效率。地理信息工作是一个团队协作的项目，在项目中每个人都发挥着不同作用，目前AI还没有发展到可以完全替代的地位。但，随着技术的发展，AI会逐步渗透到了各行各业，我们还是要不断的学习，尝试新的技术探索新的方法，学无止境！

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