Chat2Geo

Chat2Geo 是一个基于 Next.js 15 的 Web 应用程序,提供类似 ChatGPT 的聊天界面,用于执行基于遥感的地理空间分析。它利用 Google Earth Engine 在后端处理和分析各种遥感数据集,用户可以上传自己的矢量数据,运行高级地理空间查询,并与 AI 助手集成,完成如土地覆盖制图、变化检测和空气污染物监测等任务。该产品通过结合地理空间分析与非地理空间/文本信息,提供知识检索增强型生成(RAG)工作流,具有强大的功能和实用性。它继承了 GeoRetina 开发的 GRAI 2.0 应用程序的大部分构建模块,并持续更新以满足社区需求。

需求人群:

"Chat2Geo 适合地理空间分析从业者、研究人员、环境科学家以及需要处理遥感数据的专业人士。它为用户提供了一个简单易用的界面,无需复杂的编程知识即可进行高级地理空间分析。此外,其知识检索功能使得用户可以将地理空间数据与其他文本信息结合,为决策提供更全面的支持。"

使用场景示例:

研究人员使用 Chat2Geo 分析特定地区的土地覆盖变化,以研究城市扩张对自然环境的影响。

环境科学家利用该工具监测空气污染物分布,为环境政策制定提供数据支持。

城市规划师通过 Chat2Geo 的城市热岛分析功能,评估城市规划对城市热环境的影响。

产品特色:

提供类似聊天的交互界面,用户可以用自然语言与系统交互。

集成 Google Earth Engine,实时处理和分析卫星影像及遥感数据。

支持用户上传和管理个人矢量数据,与 Earth Engine 操作集成。

提供多种地理空间分析工具,如土地覆盖制图、变化检测、城市热岛分析等。

支持知识检索增强型生成(RAG),用户可以上传文档构建本地知识库,并与地理空间分析结果结合。

使用教程:

1. 克隆 Chat2Geo 仓库到本地。

2. 安装项目依赖:运行 `npm install`。

3. 创建 Google Earth Engine 账户和项目,并配置环境变量。

4. 设置 Supabase 数据库和认证服务,获取必要的 API 密钥。

5. 配置 `.env.local` 文件,填写 GCP、Supabase 和其他服务的 API 密钥。

6. 启动开发服务器:运行 `npm run dev`。

7. 访问 `http://localhost:3000`,开始使用 Chat2Geo 进行地理空间分析。

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