站在服务国家发展大局和支撑人类命运共同体建设的高度，把握机遇，创新发展
练好内功，加强基础研究和研发智能化测绘技术，打造时空信息基础设施
深化服务，为可持续发展和自然资源的统一管理提供高质量的时空信息技术支撑与知识服务
地理信息系统的发展，给测绘行业带来了新的技术和手段。面对不断变化的内外部环境和百年未有之大变局，新发展格局下测绘行业将面临哪些任务和挑战？应该如何应对？本报记者就此采访了中国工程院院士陈军。“近年来测绘行业的内外部环境发生了很大变化。”陈军表示，一方面，联合国提出2030可持续发展议程、我国正在推进高质量发展，都迫切需要高质量的时空信息保障。另一方面，随着自然资源部的组建，全面支撑自然资源管理的主责主业，“两支撑、两服务”成为测绘的重要任务。另外，以3S为代表的核心技术取得长足进步，使测绘地理信息自身技术能力大幅提升，如何实现技术的转型升级,从当前的数字化测绘走向智能化测绘，也是需要关注的重要方面。“我们应站在服务国家发展大局和支撑人类命运共同体建设的高度，把握机遇，创新发展。一要练好内功，加强基础研究和研发智能化测绘技术，打造时空信息基础设施；二要深化服务，为可持续发展和自然资源的统一管理提供高质量的时空信息技术支撑与知识服务，提升服务保障的能力与水平。这就需要我们更新观念、科技创新、跨界融合。”陈军说。
陈军介绍，目前国际上的一个热点是可持续发展。2020年9月22日，国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话时宣布，中国将设立联合国全球地理信息知识与创新中心和可持续发展大数据国际研究中心，为落实《联合国2030年可持续发展议程》提供新助力。这既是我国践行人类命运共同体理念的庄严承诺，也为中国测绘界指明了发展方向。“《联合国2030年可持续发展议程》提出了17项可持续发展目标（英文简称SDGs），是未来世界各国十多年发展的一个重大公共政策，其最大的特点是推动经济、社会、环境‘三位一体’综合协调发展。”陈军告诉记者，“可持续发展是一个非常复杂的系统，覆盖面广、执行期跨度长、实施难度大，具有关联性强、时空特征显著两大特点，跟踪问效势在必行。”据悉，联合国专门通过了第70/1号决议，要求各成员国利用统计和地理空间信息，依据统一指标体系开展SDGs监测评估与报告，以及时地发现问题，并切实采取有效措施。这是联合国第一次正式将地理信息作为全球可持续发展战略的技术支撑。“利用时空数据进行SDGs监测，评估难度还是非常大的，涉及因素众多，技术过程复杂，是国际难题。尤其是如何将遥感地理信息有机地融入其中，缺乏深入的认识和成功的范例。”陈军说。2018年11月在浙江德清召开的联合国首届世界地理信息大会，将SDGs量测与监测作为大会的六大任务之首。自然资源部和联合国经济社会事务部在大会上联合发布了陈军院士团队完成的最新研究成果——以浙江德清为试点实现可持续发展的全面综合评估，向国际社会展示了将遥感地理信息与社会统计数据有机结合，能有效地实现SDGs的空间型综合评估。试点成果揭示了可持续发展的地理分布特征与地域差异，反映了SDGs践行的时空过程与效应，讲述了可持续发展的空间故事。2020年12月2日，这项成果入选联合国经社部发布的全球SDGs杰出案例，全球仅16例。该成果充分证明，地理信息是实施全球可持续发展战略、推动国家高质量发展方面的重要手段。
党的十九届五中全会提出的构建高质量发展的国土空间布局和支撑体系，以及自然资源部“两统一”职责的履行，都对高质量时空信息保障提出了迫切需求。“这其中，测绘发挥着不可替代的重要技术支撑作用，但也面临着与自然资源业务和技术深度融合的难题。我们如何开拓创新，主动做好‘两服务、两支撑’，是重大挑战。”陈军说。他介绍，经过二三十年的发展，空间定位、对地观测地理信息都取得了长足进步，与相关科技的交叉融合也成为常态。我国数据的获取处理服务能力得到了显著提升。以导航定位为例，目前北斗三号全球卫星导航系统正式开通，“北斗﹢”应用风起云涌。遥感技术也发生了很大变化，对地观测的时空精准度大幅提升，从全球尺度宏观观测到树冠尺度精准观测的手段越来越多。同时，我国已建成覆盖全面、尺度多元、内容丰富、及时更新的国家和地方基础地理信息资源。但如何利用不断提升的技术能力，支撑好可持续发展和自然资源管理主责主业，仍然是业界需要思考的课题。陈军表示，自然资源要素众多，与人类社会活动密切耦合，支撑着生产—生活—生态空间，是具有显著多维动态特征的复杂巨系统。自然资源的科学管理和国土空间的高效管控，面临着感知、认知、管控三方面需求：一是做到全面动态感知，如摸清资源家底，掌握其动态变化；二是要有系统精准认知，如全面科学地认知国土空间用途管制与自然资源利用保护的现实问题、发展态势，包括要认知人地关系，揭示它的机理机制；三是要做到数据赋能的全域科学管控，包括全要素耦合管理和全空间用途管控，做到研判复杂问题，主动决策反应。“我们现在拥有了大数据，但是要做到国土空间规划的微观管理和宏观调控，还有很多问题。主要问题是缺乏格局解析结构、诊断趋势、预测态势、预警方案优化等智能化手段，难以从‘后知后觉’变为‘先知先觉’。这其中最本质的是我们尚不能有效地实现数据赋能的问题研判和知识驱动的应对决策。”他表示，将来的发展愿景是构建自然资源时空信息技术体系，做到全面动态感知，利用多种手段“查得准”；做到系统精准认知，主要解决自然资源资产资本的供给关系问题和国土空间格局的人地关系“认得透”；做到全域智慧管控“管得好”。这样才能实现信息化条件下的自然资源科学管理与国土空间高效治理。陈军介绍，针对国土空间治理和自然资源监管的主体业务，我国正在构建基于基础地理信息的自然资源三维时空数据库，提供摸清家底、认知规律和科学管控的支撑服务。而这个过程首先要做到数据融合，把原来的地理信息和自然资源管理的各方面数据融合，再现真实的地理环境。其次是方法融合，包括指标、模型和管控规则，是把测绘地理信息融入统一行使全民所有自然资源资产所有者职责、统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职责，加强国土空间规划的过程。
那么，面临支撑可持续发展和自然资源管理的两大挑战，目前的测绘地理信息技术水平是否能够胜任？“总的来看，现在的技术能力还不足以支撑这两大方面任务，面临技术升级的问题。测绘是技术密集型行业，20世纪80年代起，我国历时数十年，成功完成从模拟到数字化测绘的转型升级，有力支撑了全国测绘地理信息事业的快速发展和广泛应用，带动了整个行业的发展。但是到今天这个红利已经基本用完，表现为生产与应用服务面临着一系列的瓶颈问题——数据保障做不到实时化、信息处理不能完全自动化、服务应用不能知识化。所以我们现在需要利用人工智能、大数据等新技术，把测绘地理信息专业知识整合起来，发展智能化测绘。”陈军说。什么是数字化测绘呢？陈军告诉记者，数字化测绘的技术特征是对各种数据化的观测资料，采用定量算法或解析模型，在矢量或栅格等度量空间中进行量化计算与处理，实现几何处理、物理反演及误差分析，形成数据产品和信息产品。现实世界中的自然要素、人文现象及人工设施纷繁多样，多维动态关系错综复杂，往往无法用一组简洁通用的数学模型或算法加以完整描述。而智能化测绘的技术特征，是以知识和算法为核心，模仿人的自然测绘智能和运用人工智能技术，形成以知识为引导，算法为基础的混合型智能计算范式，提升测绘感知、认知、表达计算的能力。这样就有可能解决目前生产、服务及应用面临的诸多瓶颈问题，并推出更多的知识产品。例如，最近国家基础地理信息中心研发的基于深度学习的问题地图诊断系统，就是一个典型的智能化测绘案例。在陈军看来，过去人们主要关注数字化测绘新算法、新模型，对测绘自然智能的挖掘与利用缺乏系统深入的研究，有待研究解决的基本问题是测绘自然智能的解析与建模、混合智能计算的构建与实现、赋能测绘生产的机制与路径。“因此，我们需要针对每一类测绘生产与服务，研究其信息处理机制，梳理所使用的先验知识，构建混合型智能计算的模式，研究其赋能测绘生产的机制与路径。这是智能化测绘的基本路径。”陈军认为，智能化测绘的研究热点和发展方向有：构建智能化测绘的知识体系，研发智能化测绘的技术方法，研制智能化生产系统与装备构建时空信息基础设施，从数据信息服务走向知识服务。从数字化测绘走向智能化测绘是一项复杂的系统工程，既涉及理论创新、技术突破、体系构建等技术难题，也牵涉观念更新、学科协同、政策保障等非技术因素，因此需要做好顶层设计，加强跨学科的创新研究，促进产学研良性协作，营造良好的竞争生态。
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