（Chat Pre- , 聊天生成预训练转换器），美国 公司研发的人工智能聊天机器人程序火爆全世界。上周百度发布了对标的文心一言，发布了GPT4多模态模型，微软宣布在里集成AI 驱动工具 ，微信公众号里关于GPT的文章一篇接一篇，我跟同事和大学同学也热聊，这次人工智能真的在改变我们的工作和生活了，深入普通大众的。
GPT未来还会有何种程度的进化，不清楚；GPT会在何种程度上改变遥感产业，不知道；但当下，我们可以把用于我们日常从事的遥感工作中，让其成为我们的得力助手和生产力工具，使用得当，也许可以抵得上若干个真人小助理。
一、遥感知识解答
遥感知识问题回答比搜索引擎好用，可以得到简洁、全面、清晰和较为合适的答案。
图1 问题“新人如何学习遥感？”回答图▼
图2 问题“我想用一个GIS软件来进行空间分析，选还是QGIS？”回答图▼
图3 问题“当前最热门的遥感主题？”回答图▼
图4 问题“分析就绪数据对于遥感重要吗？”回答图▼
二、遥感数据处理与信息提取编程
用来帮助我们编程进行遥感数据处理和信息提取，可以提问让生成遥感图像读取处理的程序，结合专业软件的二次开发或接口代码，另外我们常用的谷歌地球引擎( Earth , GEE)代码也可以由生成，有人甚至说“和谷歌地球引擎是卫星图像处理的天作之合”。
我们来看看让协助我们编程进行遥感数据处理和信息提取的简单例子。第1个，让使用库和语言编写一个脚本来读取-1卫星数据(见图5)。
图5“用编写一个脚本来读取-1卫星数据”回答图▼
第2个例子，写一个脚本显示中国长春市的陆地卫星数据，云量小于20%(见图6)。
图6“写一个脚本显示中国长春市的陆地卫星数据”回答图▼
第3个例子，图7和图8是让生成归一化植被指数(NDVI)图的代码，可以一步步引导得到想要的结果，指定影像的时间，给出按行政区矢量裁切的代码。
图7“在谷歌地球引擎(GEE)中生成NDVI图”回答图▼
图8 GEE中运行提供的代码图▼
三、遥感解决方案框架
还可以让为一个开放的遥感解决方案提供框架思路，比如图9和图10让它提供一个城市地表水质监测的遥感解决方案，甚至可以继续追问在该方案下，如何做数据预处理、如何进行特征提取、如何进行模型训练/构建反演模型、如何进行模型的评估与优化等等。
图9 问题“怎么用遥感来实施一个城市的地表水质监测”回答图▼
图10 问题“你提到的水体遥感指标不能用来分析地表水质，换一个方案”回答图▼
对于遥感应用场景和解决方案方面的开放性问题，有中规中矩的回答(图11)，也能带来很多有趣的思路。
图11 问题“描述下可能的遥感和结合的场景”回答图▼
四、总结
有时候也会一本正经地胡说，生成错误信息，所以它当前只能是助手——它提供的材料都需要我们再核实一遍——但它的确实现了机器与人的结合，它能听懂我们的“问话”，拥有强大的知识储备和生成能力。
AI 带动的生产力革命迎面而来！我们要做的是拥抱AI，让其成为人类发挥创造力和实现梦想的有力工具。GPT与遥感还将会有哪些融合场景，促进遥感的价值和效率提升，让我们在不断参与中，拭目以待！
参考文献
[1] New .
[2] – Three Set 1st .
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