GeoAI技术（Geospatial AI，面向地理场景的人工智能技术）是人工智能地理信息技术的组成部分，是地理信息与人工智能能力的深度结合，是AI技术与空间科学技术、时空大数据技术、高性能计算方法、数据挖掘方法、视觉洞察能力的有机统一。它广泛应用于遥感图像智能解译、智慧交通、智慧城市、大气分析、目标检测等领域，成为当前新型技术方向。2019年自然资源部公布的《自然资源部信息化建设总体方案》，对人工智能技术应用提出明确要求，也为推进GeoAI技术的落地带来了积极导向作用。
图1 GeoAI技术体系示意图
从2018年起，国图信息开展GeoAI技术研究，重点面向自然资源调查监测领域，解决调查监测环节中的难点问题，实现地理智能能力集成与突破，形成“四位一体”自然资源调查监测GeoAI应用体系。
2020年初，自然资源部发布《自然资源调查监测体系构建总体方案》，对自然资源调查监测的客体、工作边界进行界定。自然资源调查分为基础调查和专项调查；自然资源监测主要分为常规监测、专题监测和应急监测。自然资源监测工作中，常规监测与专题监测的基本特征是多源感知、范围广、周期定，应急监测特征是多源感知、响应快。图2 自然资源调查监测技术体系
自然资源调查监测业务涉及的自然资源种类广、数据量大，其中，以基于天空地一体化遥测手段为基础的调查和监测业务最为重大、频繁，这些基于传统技术手段的自然资源调查监测业务面临着4项挑战：正如剔除石油杂质需要精炼厂一样，对地观测的大数据中，有价值信息的密度很低，因此需要摆脱对密集人力采集的依赖，建立更加智能的“精炼厂”。从GeoAI技术出发，构建面向不同自然资源调查监测任务的技术途径，对降低密集人力工作具有重要意义。自然资源调查监测包括定期遥感变化监测、实时慧眼守土监管等。其中保证慧眼守土监管效率的难点，在于如何对多种违法用地迹象进行自动化识别，做到“早识别、早制止”。但由于巡查力量有限、巡查手段单一、巡查内容综合等因素，全天候自然资源监管仍然面临着“实时难、发现难、工作量大”的挑战。在遥感数据采集和处理过程中，诸多物理因素会对影像质量的稳定性带来差异和影响，如多源传感器、分辨率差异、空间参考差异、季节性植被地貌变化、地类特点不明显、同物异谱或同谱异物等，从而产生“伪变化、伪特征”的结果，这给计算机人工智能技术带来了客观技术挑战。发现变化是实现调查监测的第一步，遥感影像变化检测技术在自然资源监管中起着重要作用。在年度变更调查、年度违法用地调查等业务中缺少遥感影像变化发现和提取的自动化能力。如何快速精准定位变化区域，是此类业务中的重要任务。
国图信息从应用模式、技术架构、智能引擎、资源业务四个方面，开展服务自然资源调查监测业务的GeoAI技术的研究工作，形成了“四位一体”自然资源调查监测GeoAI应用体系。“四位”包括：应用模式、技术架构、智能引擎、资源业务，“一体”即增效赋能。图3 基于GeoAI技术的自然资源调查监测应用体系
应用模式
自然资源调查监测应用模式，遵循“定期空天遥感、实时近景监测”原则，同时，构建“四眼”（天眼、人眼、智慧眼、电子眼）和“四走向”（天上看、地上查、网上办、塔上探）体系。技术架构
在技术架构设计上，从目标用户群出发，分而治之，形成了线上、线下一体化应用的技术架构体系，实现了“B/S技术架构以监测微服务化为中心、C/S技术架构以影像数据高性能处理为中心”的信息服务与应用模式。线上服务模式以OGC标准规范为通信标准，实现大规模遥感影像数据和实时监控数据的智能分析；线下服务模式以大规模遥感影像数据自动化提取和变化检测为重点，服务调查作业。地理智能引擎
地理智能引擎是核心能力，是提供智能化服务的基石。国图信息以自然资源业务应用为抓手，构建了具有“大规模样本量、透视业务规则、持续学习更新”三大特色的地理智能引擎。地理智能引擎，包括设施层、数据层、平台层、模型层及服务层，为上层应用主要提供三类服务：高分遥感影像特征提取服务、多时相变化检测服务、特定目标检测服务，用于支撑自然资源业务应用。
基于目标检测网络的违法用地高效监测
基于实时的高塔摄像机的视频流和图片流，目标检测模块能够进行智能化识别，相较于人眼识别具有更高的准确性和更快的识别效率。经过目标检测模块识别后的预测结果在“慧眼守土”监管平台中显示，并精准定位到有疑似违法建设项目的空间位置，做到全程高效监管。
基于影像分割网络的各类自然资源要素提取
较传统目视解译需要依靠专业人员对遥感影像要素的人工判断，基于影像分割神经网络（UNET网络、Mask RCNN网络、DeepLab网络）的自然资源要素特征分类技术，能够实现对水系、林地、耕地、道路、农房和建设用地等要素的自动化分割和提取，具备高效、快速等特点。图9 应用于水系提取的国图自然资源影像特征智能提取平台演示图
年度土地利用变更中的变化区域检测
年度土地利用变更调查中，均需要标注出变化区域，便于地方核实变化原因和用地手续。如何快速精准寻找到变化区域，是年度土地利用变更调查业务的关键。遥感影像变化检测技术，是一种典型的时序GeoAI技术，其利用孪生神经网络、多时序神经网络等技术，将多年的遥感影像传入网络模型中，得到预测结果并进行规则化优化，形成一套变化区域结果，高效服务于年度土地利用变更调查工作。
视频3 变化区域检测
人工智能技术旨在了解智能实质，并形成与人类认知保持一致的智能模型。现今，人工智能技术已逐步在各领域深入应用。据艾瑞咨询《2019年中国人工智能产业研究报告》显示，2020年中国人工智能赋能实体经济市场规模达819.8亿元。在测绘与地理信息领域中，使用人工智能技术开展面向地理场景应用已成为各机构的研发热点。国图信息将深度学习技术应用于高分辨率遥感影像语义识别，服务于自然资源调查监测业务，初步形成了具备大样本量、支持OGC标准的GeoAI服务等特点的解决方案。下一步，国图信息还将积极探索和研究，在增强现实地图（AR）、实景融合等技术应用方面，为客户提供贴合实际业务需求的智慧能力。