GIS：The Intelligent Nervous System（GIS，智能神经系统）是今年Esri全球用户大会上提出的新主题，Jack认为，GIS将成为创建“智能的神经系统”的地理空间基础设施。在GIS中，神经系统的愿景是由Web GIS架构实现的，Web GIS使用Web服务和Location来动态集成、分析，并将地理空间数据作为服务提供，这些服务在Esri提供的各种Apps可以轻松调用，将人们对于地理世界的理解以地图这种统一的语言传递给所有组织机构。
本次用户大会展示了大量的GIS应用案例，深刻体现着GIS作为智能神经系统如何帮助人们更好的实现感知和理解外部世界，达成一致性沟通，以及对外部世界做出智能响应。
下面将要介绍的是在生物多样性及生态保护方面的ArcGIS应用案例。
这是一个生物多样性保护的案例。演示者收集了动植物、脊椎动物、非脊椎动物等2000多个濒危物种数据，并与地图相融合去挖掘以前没有得到的信息，以此帮助维持物种多样性。演示者在ArcGIS Pro中展示了一个动态的地图，从地图可以得到濒危物种的类型，是小龙虾、蝴蝶或是其他生物。
演示者以Notebook中记录的蝾螈为例，引入预测因子去表征环境，比如坡度、温度、水分等，再使用ArcGIS Pro和机器学习建立模型运行测试，可以预测到更多变量。
再次生成地图，从图中可以看到，绿色表示蝾螈的栖息地，黄色表示的预测概率分布区域。
如图所示，这是克拉克实验室的实验。那么我们如何避免影响濒危物种，如何拯救这些动物？例如下图用白色表示物种所在的区域，橙色是可能存在脆弱的区域。正在建造的工程或者新太阳能源的农场需要考虑他们的行为会不会影响到濒危动物。
非洲公园生态保护
实时感知和智能分析
非洲公园与各国政府和当地社区合作，全面负责非洲大陆15个国家公园的修复和长期管理。利用GIS可以分析和理解野生动物的活动范围和面临的各种威胁，预测偷猎者下一步可能袭击的地点。
在某国家地理学会支持下通过ArcGIS Pro浏览黄石国家公园360万英亩地区的7厘米分辨率的高清影像，并利用机器学习技术从中探测出野生动物的踪迹。以及预测偷猎者的可能活动路径。
因为象牙的贵重性，大象受到了很多偷猎者的大量捕杀，使用FMV技术可实现近乎实时的大象位置追踪。
通过在公园中的各种传感器，对公园内的生态进行监控，比如当发现大象以超出平时速度向一个地方移动时，可以预估到，大象应该是受到了偷猎者的威胁，结合历史累积的偷猎者的营地数据（六边形蜂窝），可以更好的制定保护措施。在ArcGIS的辅助下，被偷猎大象的数量减少了90%。
案例点评：
01：运行机器学习来预测动物栖息地，并提供了一种途径（Web应用）让专业人士可以动态更新预测地图， 同时丰富的数据在动物栖息地保护等方面提供了强大的支持。
02：ArcGIS强大的空间分析，结合先进的机器学习技术、FMV技术、物联网传感器及实时接入技术，让公园保护工作者可以获取近乎实时的数据并能够对当前事件进行动态评估，及时调整保护策略，有效保证了生态的可持续。实时和近乎实时的感知和先进的处理分析（如机器学习），是GIS成为智能的神经系统的重要保障。
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