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地理空间代币化 就是将复杂的空间数据（例如坐标、卫星图像和地图）分解成更小的、可用的部分进行分析。与 NLP 中的文本标记化不同，此过程处理空间关系、海量数据集和 GPS 数据或图像等各种格式。由于地理空间数据的独特挑战，例如空间依赖性和规模差异，传统方法不尽人意。
自定义算法正在重塑企业和研究人员处理位置数据的方式，提高各行各业的空间分析效率和可操作性。
地理空间代币化需要超越标准文本处理的专业方法，以保留地理数据固有的独特空间关系。这些技术确保空间背景和连接保持不变，这对于有意义的地理空间分析至关重要。
空间感知令牌化将空间关系直接集成到为地理数据设计的算法中。与将数据点视为独立的传统方法不同，这些算法考虑地理邻近度如何影响数据点。目标是在生成的低维表示中保持相邻位置之间的连接。
拿走 SpatialPCA，例如。这种方法的特点是 《自然通讯》 2022年，用于空间转录组学以提取低维表示，同时保留生物信号和空间相关性。这种方法在识别肿瘤环境中的分子和免疫学模式方面发挥了重要作用。
另一个例子是 ToSA（代币与空间感知合并），于 2025 年推出。ToSA 使用来自 RGB-D 输入的深度数据来增强 Vision Transformers 中的代币合并。通过从深度图像生成伪空间标记，它结合了语义和空间线索，从而制定了更有效的合并策略。
这些空间感知技术在建模时空关系方面也非常有效。例如， st-graphrl 学习时空图表示，捕捉地理现象如何随着时间的推移而演变，同时保持空间一致性。
基于这些空间感知方法，矢量表示为将地理空间数据转换为数学形式以供进一步分析提供了一种强大的方法。
矢量嵌入将复杂的地理空间数据（例如卫星图像、GIS 图层和基于位置的文本）转换为连续的多维空间。这些嵌入使算法能够高效地处理数据，将相似的实体组合得更紧密地组合在一起以保持固有的关系。
将复杂数据压缩成紧凑的矢量格式对于处理大规模地理空间信息至关重要。像这样的公司 森萨特管理数兆字节的地理空间数据，在很大程度上依赖这些技术来简化运营。
“如果你能像搜索互联网一样轻松地查询世界呢？”— 谢赫·法哈尔·哈立德
一个很好的例子来自2024年12月，当时森萨特向伦敦大学学院应届毕业生乔希发起挑战，要求他在短短三周内创建一个由矢量嵌入驱动的图像搜索引擎。Josh 用过 OpenAI的 CLIP 模型在街道级图像上进行了微调，可将原始移动扫描系统 (MMS) 数据转换为语义丰富的矢量嵌入。这使他能够自动聚类单个桥梁的图像。他还测试了 GeorsClip，这是一种为遥感图像量身定制的模型，事实证明它比其他视觉语言模型更准确。
这些嵌入超出了静态 GIS 系统的范围，静态 GIS 系统通常将要素视为孤立的数据点。取而代之的是，它们在地理元素之间建立了有意义的联系，使人工智能模型能够推断出上下文并无缝统一不同的数据类型。
“嵌入是下一代地理空间创新的基石...想象一下，利益相关者问：“最好的建造地点在哪里？”并获得统一空间、情境和预测数据的答案。” — Sensat
虽然矢量嵌入提供强大的语义关系，但提取精确的地理信息通常需要先进的 NER 和地理编码技术。
命名实体识别 (NER) 和地理编码对于从文本中提取位置信息并将其转换为可操作的地理坐标至关重要。NER 对地缘政治实体 (GPE) 和地点 (LOC) 等实体进行识别和分类，而地理编码则将名称或地址转换为纬度和经度坐标。
标准的 NER 模型通常需要针对地理空间应用程序进行完善。例如，输出可能需要清理才能删除不相关的实体，例如小写或包含非字母字符的实体。
在一项研究中，研究人员使用了 COVID-19 开放研究数据集挑战赛 (CORD-19) 中的 500 篇文章来演示这些技术。他们使用以下方法提取了位置数据 spaCy 在 Python 中，使用 Pandas 完善了结果，并使用可视化了 COVID-19 研究课题的地理分布 ArcGIS 在线。
地理编码的准确性还需要仔细验证。例如，使用 ArcGIS Online 对 100 个地址进行地理编码会消耗 4 个配额，因此效率对于大型项目至关重要。验证通常包括在地图上绘制结果并将其与已知位置进行比较以确保准确性。
现代的进步极大地改善了这些流程。例如，ArcGIS 使用基于 Transformer 的 NLP 模型进行实体识别。这些神经网络提供了更深入的情境理解，在处理地理参考的复杂性和模糊性方面优于旧的统计方法。
通用 NLP 分词器旨在将文本分解为单词、子词或字符，但它们通常会为特定领域的复杂问题而苦苦挣扎。这些系统通常缺乏处理输入数据的变化的灵活性，这限制了它们的分析效率。肖恩·法尔科纳来自 天流 重点介绍了这个问题：
“大多数传统的代币化系统无法考虑输入数据类型，这严重限制了对分析的支持。此外，缺乏有关敏感数据输入的背景信息使大多数代币化系统无法安全地管理排毒过程。”
这种差距导致了更专业的方法的发展。例如，地理空间代币器通过整合语言和空间背景来应对这些挑战。一个值得注意的例子是 GeoReasoner，它通过将空间信息（例如方向和距离）视为伪句子来将这些属性编码到嵌入中。它采用了带有正弦波位置嵌入层的地理坐标嵌入模块，保留了方向关系和相对距离。得益于这种设计，GeoReasoner在地名识别、地名链接和地理实体输入等任务中超越了当前最先进的方法。它的成功源于它能够将地理数据库中的地理空间数据与在线找到的语言细节相结合。
专业地理空间代币器的效率在大规模应用程序中尤为明显。例如，传统的 SQL 连接可能需要将每个点与每个点进行比较 多边形 在数据集中-在处理 100 万个客户点和 100,000 个区域多边形时，可进行大约 1000 亿次比较。但是，地理空间代币生成器使用的空间索引极大地减少了这种工作量，将焦点缩小到只有 5—10 个相关的多边形。
这种简化的方法非常宝贵，特别是考虑到数据科学家和 GIS 分析师在开始分析之前通常会花费高达 90% 的时间来清理数据。通过从一开始就有效地管理空间数据，专业的地理空间标记器有助于最大限度地减少这一耗时的预处理步骤。
归根结底，在通用和专用代币生成器之间进行选择取决于您的特定需求。通用标记器适用于标准文本处理任务，但对于涉及位置数据、坐标或需要深入了解空间关系的任务的应用程序，专业的地理空间标记器在准确性、效率和上下文深度方面具有明显的优势。
现代平台，例如 prompts.ai 已经在利用这些进步，可以更好地处理复杂的空间数据集。通过在即用即付框架内跟踪包括地理空间信息在内的各种数据类型的使用情况，这些平台可以帮助组织管理代币化成本，同时保持强大地理应用程序所需的精度。
地理空间代币化的自定义算法正在彻底改变位置数据的处理方式，使其更有效地用于各个行业的分析和决策。
城市规划者依靠地理空间代币化来改善城市发展。通过分析来自卫星图像、航空照片和地面传感器的数据，他们可以就基础设施和城市增长做出更明智的决策。
拿走 新加坡陆路交通管理局 （LTA），例如。他们利用基于 GIS 的系统来研究交通模式、调整信号时间和部署智能交通系统。借助实时监控和电子道路定价等工具，他们显著缓解了交通拥堵并改善了交通流量。
在美国， 波士顿规划与发展局 (BP&D) 使用测绘工具让居民参与城市规划。这些工具使人们可以探索分区变更，审查拟议的开发项目并提供反馈。这种参与性方法可提高透明度并鼓励公众参与。
将人工智能和机器学习与地理空间代币化相结合，可实现预测模型，帮助优化城市基础设施和规划未来发展。
“地理信息系统测绘通过提供全面的数据和见解，帮助创建更具弹性、更高效和更可持续的社会，从而彻底改变了基础设施发展和城市规划。”
此外，物联网设备与地理信息系统平台配对可实现实时城市管理，在发生时解决交通拥堵和空气污染等问题。
环境科学家和保护组织正在利用地理空间代币化来监测气候趋势、管理自然资源和评估生态系统健康状况。这些工具处理大量的环境数据，将其转化为切实可行的见解。
一个很好的例子是 大自然保护协会 (TNC)，它使用地理空间技术来推进其保护目标。到2030年，跨国公司的目标是保护全球30％的土地和水域，动员10亿气候倡导者，并支持100个社区主导的保护项目。卫星图像和无人机等技术在这些工作中起着关键作用。
跨国公司地理空间服务副总监蒂尔·威科夫强调了这些工具的重要性：
“地理空间技术允许识别和监测红树林等关键生态系统，不仅可以绘制其位置地图，还可以评估其健康状况和碳储存能力。”
迫切需要进行环境监测。以这些令人震惊的统计数据为例：自人类占主导地位以来，野生哺乳动物的生物量下降了85％，森林砍伐每年造成1000万公顷的损失，海洋物种的数量在过去40年中减少了一半。
杜克能源 提供了另一个令人信服的案例。在飓风伊恩期间，他们使用地理空间数据来识别关键变电站并确定响应的优先顺序，在几天之内为超过100万名客户恢复了电力。他们还使用这些技术来管理诸如植被侵占电力线之类的风险，帮助防止停电和减少野火威胁。
杜克能源公司的电网运营经理艾米·巴伦解释说：
“地理空间数据在公用事业管理中的力量不仅在于其绘制资产地图的能力，还在于其为各个运营方面的决策提供信息的能力。从基础设施规划到应急响应和员工安全，地理空间数据已成为我们行业工具包中不可或缺的工具。”
这些示例突显了对人工智能平台的需求不断增长，这些平台可以简化地理空间代币化，使其更易于访问和更具影响力。
人工智能平台正在扩大地理空间代币化的覆盖范围，使组织更容易、更具成本效益地利用其力量。到2026年，地理空间分析人工智能市场预计将达到1.72亿美元，这凸显了其在各行各业中的重要性不断提高。
一个突出的平台是 prompts.ai，它将地理空间代币化与即用即付金融模型相结合。这种设置使组织能够高效地处理空间数据，同时控制成本。其多模态人工智能工作流程和协作工具使团队无需深入的技术专业知识即可处理复杂的数据集。
受益于人工智能驱动的地理空间代币化的行业包括：
这项技术还使企业能够通过基于位置的分析获得客户见解，从而支持有针对性的营销策略。
通过普及地理空间工具，这些平台使团队和合作伙伴即使没有专业技能也能有效地使用它们。
一位行业专家完美地总结了这一点：
“地理数据使我们不仅能够了解正在发生的事情，还可以了解其发生的地点和原因。”
随着挑战变得越来越复杂，将地理环境与高级分析相结合的能力变得至关重要。自定义地理空间代币化算法是这种转变的核心，它可以在各种应用程序中做出更明智的决策。
在技术进步和不断增长的市场需求的推动下，地理空间代币化正在快速发展。多种趋势正在塑造其未来，而尚未解决的挑战则为进一步的探索和创新提供了机会。
最令人兴奋的事态发展之一是 多模态数据集成，它结合了各种数据类型，例如卫星图像、传感器输出、文本描述和实时馈送，以创建更丰富、更精确的空间模型。一个突出的例子是TerraMind，这是一种使用超过5000亿个代币进行训练的地球观测模型。它为PANGAEA等平台的性能设定了新的基准。
诺曼·巴克，地理空间副总裁 TileDB，强调了这种方法的重要性：
“整合和链接这些数据集是解锁宝贵见解的关键，从而做出更好的决策。快速处理来自多个数据源是实现这种综合信息丰富的关键，从而支持更明智的决策。”
另一个关键趋势是 实时处理能力，通过边缘计算和联邦学习，这些方面正在得到改善。这些技术使快速分析流式地理空间数据成为可能，这对于灾难管理和交通控制等应用至关重要。
区块链集成 还正在重塑该领域，实现安全、分散的地理空间数据共享，并促进资产代币化以提高市场流动性。2025 年 3 月， Realestate.exchange (REX) 与以下机构合作，在 Polygon 区块链上推出了一个完全受监管的代币化房地产平台 纹理资本。该平台允许投资者购买、出售和管理部分房地产投资。
Polygon Labs 企业和金融服务主管鲍里斯·斯普雷莫解释说：
“此次推出是代币化房地产的关键时刻，因为它解决了市场的一个关键缺口：流动性。通过为零星房地产投资创建受监管的链上交易场所，我们得以将世界上最大但流动性最低的资产类别之一细分为一个更容易获得和可交易的市场。”
最后， 跨平台互操作性 连接区块链系统以创建更加统一的代币化生态系统已变得至关重要。尽管取得了这些进展，但仍然存在重大挑战。
尽管这些趋势显示了希望，但有几个关键领域需要进一步关注：
该领域对创新的需求显而易见。例如，土地腐败每年给全球经济造成约1.5万亿美元的损失，美国每年有超过100亿美元的财产税未缴纳。增强的地理空间代币化系统可以解决这些效率低下的问题。
开发能够高效存储和分析不同地理空间数据类型的平台仍然是当务之急。鲍里斯·斯普雷莫指出：
“这些要素已经在进行中，2025年将是扩大采用率的关键一年。”
人工智能、区块链和地理空间技术的融合正在城市规划和环境监测等领域开辟新的可能性。填补这些研究空白的组织将处于有利地位，可以塑造地理空间代币化的未来。
事实证明，地理空间代币化的自定义算法改变了应对空间数据处理独特障碍的游戏规则。该研究强调了传统的代币化方法如何与错综复杂的地理空间数据多维性质作斗争，强调需要专门的方法来实现有意义的分析和实际应用。
机器学习技术已经迎接了挑战，在准确性、效率和分析深度方面超过了基于规则的方法。例如，CNN 模型已经证明了 41% 的数据差异 旁边 40% 性能提升 与其他型号相比。这些进步已经对各个行业产生了影响，从确保管道安全的能源公司到在 COVID-19 疫情期间监测感染趋势的医疗保健组织。
这项研究最令人兴奋的成果之一是地理空间分析的可及性越来越大。大型语言模型现在弥合了自然语言查询和可执行的地理空间操作之间的差距，使非专家能够进行复杂的空间分析。这种转变将地理空间技术从利基工具转变为一种可以使无数行业受益的广泛资源。
如 Esri 说得恰当：
“GeoAI正在改变我们从复杂数据集中提取意义的速度，从而帮助我们应对地球上最紧迫的挑战。”
该声明强调了量身定制的代币化在提供更快、切实可行的见解方面的重要性。这些方法的预测能力已经使广泛的利益相关者受益。决策者可以规划更智能的城市发展，而电信提供商则可以优化网络覆盖——这一切都归功于支持数据驱动决策的自定义地理空间代币化算法。
展望未来，人工智能、机器学习和云计算的整合将继续突破地理空间处理的界限。特别是，代币减少正成为一项关键的设计原则，它增强了生成模型的稳健性和可解释性。在采用这些算法的同时通过匿名化和合规性解决隐私问题的组织将最有能力充分利用地理空间代币化技术的潜力。
这些自定义算法不仅仅是技术工具，它们对于解决关键空间挑战和让更广泛的受众能够进行高级地理空间分析是必不可少的，同时为该领域的突破性创新铺平了道路。
自定义算法为地理空间代币化带来了量身定制的方法，特别关注空间和地理数据。与一刀切的方法不同，这些算法集成了 空间语义 以及诸如兴趣点（POI）之类的独特元素，这使得解释和概括地理信息更加有效。结果？更清晰的数据处理和明显更好的模型精度。
通过最大限度地减少理解专业术语和空间细微差别时的错误，这些自定义分词器还可以提高机器学习模型的性能。特别是基于机器学习的技术，通过提供更高的效率和更深入的见解，通常会胜过传统的基于规则的方法。这种组合不仅可以节省时间，还可以应对复杂的地理空间挑战，同时产生更可靠的结果。
地理空间代币化改变了城市规划和环境监测的游戏规则，它提供了精确定位分析空间数据的工具。它可以识别城市热岛，绘制污染物的传播途径，评估绿地的分布，并监测植被健康状况。这些见解对于创建不仅更宜居而且更有能力应对环境挑战的城市非常宝贵。
在环境监测领域，地理空间代币化使事情更进一步。它通过建模和预测开发项目可能如何影响环境，实现详细的影响评估。有了这些信息，决策者可以尽早采取行动，减少环境破坏，引导人们努力实现可持续增长。
地理空间代币化结合了以下的力量 AI 和 区块链 改变数据分析和应用于决策过程的方式。区块链通过实现安全、去中心化和防篡改的数据共享发挥着至关重要的作用，从而在所有相关方之间建立信任和透明度。这在处理敏感的地理空间数据或与环境问题相关的信息时尤其重要。
同时， AI 擅长实时处理庞大而复杂的地理空间数据集。这种能力为城市发展、环境监测和灾害管理等领域提供了切实可行的见解。这些技术共同创建了一个框架，可以更快地做出更明智的决策，解决我们当今面临的一些最紧迫的挑战。
