空间大脑赋能自然资源监测监管应用
在自然资源调查监测体系建设中，监测监管呈现应用场景多样、数据种类繁多、监测监管实时难等特点。在三线管控、耕地“非农化”和“非粮化”监管、违法违规建筑监测和生态保护修复监测等核心业务中，其数据具有多源、海量、异构的特征，传统数据分析技术面临难以深度挖掘数据价值、“被动式”发现问题等痛点，亟需通过大数据+人工智能技术全面提升自然资源监测监管能力，实现“被动式”发现问题向“智能化”提前预防转变。通过建设智慧国土空间，全面提升“空间大脑”的态势感知能力、综合监管能力、形势预判能力、宏观决策能力。
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“云边端”协同的智能中枢
智慧国土空间以国土空间基础信息平台为基础，建设全信创基础设施（信创云）基座、海量数据管理及云边端全协同的智慧能力中心。
在云边端协同中，通过“云—边—端”协同一体化建设，组建智能场景的技术协同支撑网络。其中，终端部署各类识别、监控、监测等IoT感知设备，数据采集并预处理；边缘节点部署图形解析算力，由边缘节点提取目标图片、特征码和属性；云节点部署数据处理和分析算力，依托智能中枢完成海量数据检索、分析、应用，支持不同应用场景的高精度算法，提升对全域全要素的监管能力。
其中“一核”，以大数据与GIS技术、知识图谱、人工智能等技术深度融合为主，满足类型多样、来源广泛、复杂计算的自然资源海量大数据的空间计算和智能化分析需求。
“四库”，其一，基于混合数据架构技术，构建超融合数据框架，实现国土空间的现状感知；其二，基于指标库技术，形成指标体系，提供图形化应用分析能力，支撑国土空间监测预警；其三，基于模型库技术，积累模型、规则和算法，支撑国土空间的治理决策分析评价；其四，基于推理库技术，以机器学习、人工智能等先进技术，实现人工审查到机器审查的转变，支撑未来场景的模拟和推演。
“一谱”，打造包含上下位关系、从属关系、因果关系、相关关系、业务关系、时序变化等数据关系的空间数字图谱，基于图的语义网络实现知识关联融合，打造数字图谱全景图，支撑智能应用基于本体的自动推理。
空间智能关键技术
时空图谱通过图谱建模、知识存储、知识抽取、知识融合、知识推理以及知识应用等，自动建立空间数据与业务数据的关联，为业务应用提供场景化的上下文信息展示，推动业务场景从知识决策走向认知智能，其中主要涉及空间大数据、自然语言处理、图神经学习等多种技术的融合及应用。
海量空间实体批量自动提取
空间实体及实体间的关系主要是在结构化的空间数据中通过计算地块数据的空间关系获取。利用Spark提供的分布式内存计算框架，从根本上解决了海量空间数据计算效率低下的难题。
-分布式空间大数据处理-
非结构化语义实体智能提取
通过实体识别、实体消歧、关系抽取、事件抽取等步骤从非结构化的文档中提取三元组；采用transformer架构的bert等预训练提取模型，进一步提升实体的识别和消歧效率及准确率；预训练模型主要采用开放领域的非结构化数据和部分自然资源领域的小批量数据训练，即可取得不错的提取效果。
-非结构化文档智能提取-
在空间实体识别上，以往对于小规模遥感数据和小范围地理尺度的应用场景，只能人工识别判断，识别效率低，成本高昂。现在通过AI+遥感可实现一次训练多次应用，大幅提高识别准确率和识别效率，实现遥感识别应用在数据规模和地理尺度上的指数级提升。
地物要素提取更精准
通过构建高效、互补自监督特征的学习网络，挖掘遥感影像数据信息，捕获地物要素空间和电磁特性，实现跨场景地物要素精确提取，实现大场景下快速准确的地物要素提取。同时探索不同传感器、不同波段、不同成像模式等条件下雷达遥感影像中地物要素的共性与差异，实现迥异成像参数下地物要素精确提取。
-提取模型训练过程-
配准与变化检测泛化能力更强
探索同源大差异遥感影像(SAR和光学等)中共享特征的自适应表达模型，实现不同传感器、不同波段、不同成像模式下的遥感影像自动配准及变化检测。
构建大差异遥感影像共享特征学习模型，引入特征关系学习、描述子相似度一致性约束等，提升异源遥感影像配准及变化检测模型的泛化性和鲁棒性。
-影像变化检测过程-
赋能应用场景
针对自然资源管理中数据来源繁杂、数据分布零散、数据价值利用率低等问题，基于图算法、图神经网络等新技术，构建时空图谱，实现各业务数据的深度挖掘和推理，通过对自然资源要素全生命周期监管和内在关系深度挖掘应用，进一步提升自然资源数据链的应用价值，为决策部门提供全方位的信息支撑。
通过对海量遥感影像的智能自动化识别和解译，以生态保护红线和生态修复工程管理需求为突破口，聚焦国家生态安全问题，实现对全域生态保护红线管理状态的全面感知，并快速抓取违规突破性人为活动以协助违法处置；同时可对生态修复工程实现全周期监管，高效精准掌控生态修复工程的实施进展现况和保护修复成效。
1.2022 WAIC：上海数慧入驻上海人工智能生态赋能中心
2.上海数慧参加2022世界人工智能大会——国际AI城市论坛