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从数字化迈向智能化 测绘技术需要数据驱动
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“如今,数字化测绘的红利基本用完。测绘生产、服务与应用面临着数据保障的实时化、信息处理的自动化和服务应用的知识化等一系列重大技术瓶颈,制约着测绘地理信息事业的高质量发展。”陈军说。
深度学习是当代人工智能发展的核心技术,而大数据是深度学习的基础。中国科学院院士、武汉大学宇航科学与技术研究院院长龚健雅认为,遥感领域缺乏具有数据驱动能力的大规模样本库,如涵盖不同区域的样本,或是由于行业保守不愿提供样本,导致样本数量较少。同时,还缺乏高光谱、红外等遥感影像的样本数据。
因此,龚健雅建议围绕多源遥感影像的智能识别与解译,开展适合于深度学习训练以及测试用的遥感样本数据集分类标准、标注规范、标注工具等,以及样本库组织管理和版权保护研究。他还建议,针对遥感影像特点和应用需求,研究遥感影像深度神经网络开源架构模型。
除了技术层面,专家也从应用层面探讨了智能化测绘的前景。中国工程院院士、深圳大学智慧城市研究院院长郭仁忠强调,测绘智能化一定要找准发力点。“具体来说,就是找准痛点、找准难点、找准重点。目前来看,我国测绘技术水平很高,遥感技术世界领先,但从理论到实际应用还存在一定距离。”
中国测绘科学研究院院长燕琴也表示,测绘从信息化向智能化转变是必然趋势。她提到,智能化测绘的特征是跨界融合、泛在感知、智能自主和精准服务。在实际应用中,智能化测绘的技术实践有精细化城市三维模型智能生产、城市基础设施健康诊断、遥感影像人工智能协同解译等。
“新型基础测绘体系建设是落实新型基础设施建设的重要举措,而新型基础测绘必然是智能的。”自然资源部国土测绘司司长武文忠表示,国家将通过政策鼓励、技术推广等方式支持智能化测绘发展。
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