前言






随着国土空间综合治理转型,提升数据生产治理能力、实现“空天地海网”态势感知的一体化、实时化和精准化,变得尤为关键。2024年3月《政府工作报告》强调要积极打造商业航天、低空经济。作为战略性新兴产业和新质生产力的典型代表,商业航天、低空经济为构建国土空间一体化态势感知网络体系注入了强劲支撑力。同时,《自然资源数字化治理能力提升总体方案》和《全国国土空间规划实施监测网络建设工作方案(2023-2027年)》均强调要充分利用遥感监测、物联监测和互联网社会大数据,结合人工智能、大数据等新技术,构建智能化的感知体系网络,增强自然资源现代化治理能力。


01
构建一体化感知网络体系
一体化感知网络体系是国土空间治理的重要工具。它要求我们不仅要提高数据采集的多元化、速度和精确度,还要发展自动化、智能化的感知技术。数慧时空通过打造“空天地网”一体化的综合感知管理系统,为国土空间治理提供全要素、全地域感知体系支持:集成基于天(卫星影像)、空(航天影像、无人机)、地(摄像头、调查终端、人员巡查)、网(网络舆情、手机信令、POI兴趣点)等监测手段,汇聚管理航空航天遥感、无人机、视频监控、移动终端、业务系统、网格员、社会大数据等多种感知数据;依托于AI人工智能、大数据、专业模型算法等前沿技术,提升感知数据的自动判读识别、智能解译与智能分析理解能力;以目标为导向,深度融合业务场景,探索感知网络的综合利用,为国土空间规划业务应用场景提供技术支持。

综合感知架构

在国土空间规划的具体应用场景中,一体化感知体系展现出其广泛的应用潜力。如,通过结合卫星影像、无人机遥感等手段支撑生态保护红线监管监测,及时捕捉自然资源变化情况。利用铁塔视频 “点多面广、站高望远”的特点,对城乡结合部和重大项目周边等重点区域24小时不间断监测耕地的变化,严格预防耕地“两非”问题,有效管控耕地保护红线。利用手机信令等社会大数据,对国家到地方不同层面的人口流动、城市内部空间布局及功能分区进行动态评估。利用带有定位功能的专业传感器设备采集水质等生态指标,对生态修复情况进行实时监控,支撑国土空间生态修复规划与现状实施情况的对比评估。



02
基于多模态大模型的实现路径
作为国内首款面向泛自然资源行业的多模态基础大模型,数慧时空自主研发的“长城”支持包括空间(点、线、面、体及其运算)、图像(影像、视频、照片等)、文本等多种模态数据,凭借其强大的跨模态学习和转换能力,为构建CSPON感知网络带来了新的可能。

以遥感监测感知为例,基于“长城”大模型及遥感云脑DIEY平台,通过将AI赋能遥感处理全流程,打通从遥感感知数据获取到场景应用的全链条自动化生产工序。通过影像数据智能统筹与管理技术,可面向实际用户需求,针对不同质量、不同时相、不同传感器、不同分辨率的海量遥感数据,快速实现数据融合与校正优化的生产流水线。进一步基于深度学习框架构建的区域地表覆盖要素提取技术,实现图斑要素智能化提取、历史空间数据自动比对和变化识别。结合业务应用场景,依托于打标系统对单个要素图斑进行标识,将其转化为业务监测图斑,以数据服务的形式支撑CSPON监测的各类场景。

数慧时空目前已针对国土空间规划领域提炼了涵盖体征变化监测、安全底线管控和重大要素保障在内的3大类12小类42种监测场景,以应用场景驱动多源感知数据的融合,推动感知网络监测建设,提升国土空间规划实时监测能力。

感知监测应用场景

03
态势感知应用场景
以生态保护红线监管场景为例,为有效遏制自然保护区内人类活动对生态环境影响,亟需对人类活动实施监督管理,摸清自然保护区人类活动斑块分布现状,掌握其数量和面积特征。传统的人工监管方式面临诸多挑战,如监管范围广、环境复杂、人力资源有限等,这些因素限制了监管的时效性和全面性。遥感监测技术以其宏观覆盖、实时监测和客观性等优势,提供了一种高效的解决方案。结合卫星、无人机等感知数据,挑选优于或等于2m分辨率的无云覆盖影像,迅速构建监测场景数据底座。基于AI智能处理与解译技术,可迅速提取与定位自然保护区人类活动图斑,如房屋建筑区、光伏板、大棚等。通过业务判定规则,及时挖掘违法违规行为线索,为后续开展监督执法、约谈等工作提供有力依据,将监管模式从被动式向主动式转变。
生态保护红线监测流程图

数慧时空已开发完成8类AI智能解译模型以识别人类活动疑似违法违规活动,包括矿产资源开发、工业开发、能源开发、旅游开发、交通开发、养殖开发、农业开发和居民点与其他活动等。通过建设完整的态势感知网络,让监管问题得以发现在萌芽、解决在初始,实现“早发现、早制止、严打击”的目标。

“空天地网”一体化感知网络建设是推动我国国土空间现代化治理的关键步骤。数慧时空将持续深化在这一领域的研究与实践,并在接下来的系列介绍中详细阐述我们在各类业务场景中的具体探索和应用成果。敬请期待后续分享

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数慧时空

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自然资源标准制定参与者、数据质量把关者
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