An Autonomous GIS Agent Framework for Geospatial Data Retrieval

要約

新しい大規模言語モデル (LLM) を活用した自律型地理情報システム (GIS) エージェントは、空間分析と地図作成タスクを実行できる可能性があります。
ただし、完全自律型 GIS エージェントをサポートするには、エージェントが地理空間解析に必要なデータを検出してダウンロードできるようにする方法に関する研究のギャップが存在します。
この研究では、プログラムを生成、実行、デバッグすることで必要な地理空間データを取得できる自律型 GIS エージェント フレームワークを提案します。
このフレームワークは、意思決定者として LLM を利用し、事前定義されたソース リストから適切なデータ ソースを選択し、選択したソースからデータをフェッチします。
各データ ソースには、データ取得のためのメタデータと技術的な詳細を記録するハンドブックがあります。
提案されたフレームワークは、柔軟性と拡張性を確保するためにプラグ アンド プレイ スタイルで設計されています。
人間のユーザーまたは自律型データ スクローラーは、新しいハンドブックを追加することで新しいデータ ソースを追加できます。
私たちはフレームワークに基づいてプロトタイプ エージェントを開発し、QGIS プラグイン (GeoData Retrieve Agent) および Python プログラムとしてリリースしました。
実験結果は、OpenStreetMap、米国国勢調査局の行政境界線と人口統計データ、ESRI World Imagery の衛星ベースマップ、OpenTopography.org の全球数値標高モデル (DEM)、商用プロバイダーの気象データなど、さまざまなソースからデータを取得できる能力を実証しています。
、NYTimes GitHub からの COVID-19 ケース。
私たちの研究は、自律型地理空間データ検索エージェントを開発する最初の試みの 1 つです。

要約(オリジナル)

Powered by the emerging large language models (LLMs), autonomous geographic information systems (GIS) agents have the potential to accomplish spatial analyses and cartographic tasks. However, a research gap exists to support fully autonomous GIS agents: how to enable agents to discover and download the necessary data for geospatial analyses. This study proposes an autonomous GIS agent framework capable of retrieving required geospatial data by generating, executing, and debugging programs. The framework utilizes the LLM as the decision-maker, selects the appropriate data source (s) from a pre-defined source list, and fetches the data from the chosen source. Each data source has a handbook that records the metadata and technical details for data retrieval. The proposed framework is designed in a plug-and-play style to ensure flexibility and extensibility. Human users or autonomous data scrawlers can add new data sources by adding new handbooks. We developed a prototype agent based on the framework, released as a QGIS plugin (GeoData Retrieve Agent) and a Python program. Experiment results demonstrate its capability of retrieving data from various sources including OpenStreetMap, administrative boundaries and demographic data from the US Census Bureau, satellite basemaps from ESRI World Imagery, global digital elevation model (DEM) from OpenTopography.org, weather data from a commercial provider, the COVID-19 cases from the NYTimes GitHub. Our study is among the first attempts to develop an autonomous geospatial data retrieval agent.

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