受自然或人为活动因素影响，诸如山体崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷、地裂缝、地面沉降等地质灾害，在我国长期以来易发、多发、频发。

“十三五”期间，全国地质灾害防治工作围绕着全国地质灾害数据库及相关信息化系统的建设深入开展，取得显著的成果，全国受地质灾害威胁的人数相比“十二五”减少了26%，灾害发生次数、死亡人数以及直接经济损失，同比分别减少47%、39%和41%。但截至“十三五”末的统计数据显示，全国登记在册地质灾害隐患点共有328654处，潜在威胁1399万人和6053亿元财产的安全。地质灾害防治形势仍非常严峻。

去年12月，自然资源部印发《全国地质灾害防治“十四五”规划》，强调当前地质灾害防治工作存在调查评价精度不够，先进技术手段应用不足，隐患识别、监测预警和风险管控能力不强等薄弱环节；全国地质灾害防治工作，将始终聚焦“隐患在哪里”“结构是什么”“什么时候发生”等关键问题，通过科技创新、管理创新和信息化，不断提升能力和水平。

《全国地质灾害防治“十四五”规划》供图

基于云原生、人工智能、大数据、物联网等新型IT技术，土豆数据致力打造面向时空科学计算的数字化开放云平台——弗雷云，构建时空信息采集、建模、治理、分析、应用、流通等全链路的在线服务能力。针对地质灾害防治领域的数字化转型需求，土豆数据提供行业解决方案，助力地质灾害分析评价、预警等重点工作的高效开展。

助力地质灾害监测、预警和评价

面向地灾防治领域的业务需求，土豆数据基于“云原生+AI”，构建“天·空·地·网”一体化、动态化的调查监测服务体系，通过对空天遥感，地面物联网传感及监测设备，以及社会面群测群防移动互联网信息等多源异构时空大数据的实时采集、管理和分析，不断强化地灾防治信息化平台的建设，在掌握地质环境现状的同时，对其趋势变化也做到高时效的监管。

利用人工智能技术，土豆数据实现对多源遥感影像数据的自动化解译分析。其中，对可见光遥感影像中各类地物目标的识别，既重点对滑坡等纹理特征明显的目标进行识别，也可助力掌握地质灾害隐患点的周边环境要素信息；对InSAR影像数据的自动化分析，侧重于滑坡、地表塌陷等地质灾害潜在风险诊断，重点化解现场勘察、目视解译方式不易发现隐蔽性较强的地灾隐患点的难题。

在地灾防治工作中，对地质灾害风险预警或评估模型的构建，能够将动态汇聚并得到有效治理的各类地质灾害数据间建立关联，对既有隐患点做到及时、科学的评价、监管、防范，与此同时也能根据各类调查监测、物联网等数据的动态变化，主动发现新的地质灾害隐患点。

但问题在于，同一模型针对不同地区的灾害预警和分析评价，难以保障一致的准确性；因此，增强模型在不同地区的适用性，提高预警和评价精度和准确度，是地灾防治工作走向智能化、自动化的主要诉求。

通过综合运用人工智能及知识图谱等技术，土豆数据提供地灾预警和分析模型的开发训练环境，高效建立基础空间数据、地灾数据与跨领域各类数据的关联，在云端算力的支持下可对模型精度持续优化。不断提升地灾防治领域的大数据挖掘和分析能力，让模型成果更具实用性，助力对灾害结构的分析和灾情发展趋势的推演。

聚焦地质灾害大数据动态管理

随着国家级、省级地质灾害信息系统的全面建设，现有的地质灾害数据库成果，已实现对地质灾害隐患点和综合防治业务数据的积累，初步满足地质灾害调查、监测预警、项目管理和指挥调度在线化应用。

但随着数据采集方式的多元化和采集能力的提升，对多源异构地质灾害数据的积累沉淀，可能因缺乏统筹及动态化的管理技术，导致难以掌握数据底数，地灾隐患点管理不清晰，数据资产更难以被高效访问和利用。

地灾数据库建设架构示意图

基于云原生的湖仓一体大数据技术架构，土豆数据依据地灾防治领域的权威数据及技术标准，推动业务部门内部，以及跨部门、跨领域相关大数据的一体化治理，既明晰存量数据资产的现状，也实现对增量数据的实时动态化入库管理。基于湖仓一体的数据治理方式及成果，可进一步面向数据应用及服务，为超大数量级的数据处理和分析奠定基础。

正如当前政策提出，地灾防治工作以实景三维中国建设成果、历史地质灾害调查数据库、风险区划、精细调查、实时监测、预警处置、综合治理成果等为基础，不断提升各类业务平台的数字化、智能化水平。

在实现数据资产有序管理的同时，土豆数据面向地灾防治工作的精细化管理和空间分析对于实景三维各类地理场景数据的动态更新需求，利用云端算力大幅提升倾斜摄影三维模型，以及DOM、DSM、DEM等标准化遥感影像的生产、处理效率，满足地灾防治对于二三维基础空间数据的常态化更新，以及应急形势下的快拼成图等需求，进而以数据治理成果为基础对数据资产进行空间可视化承载和分析，丰富和完善地灾隐患点的属性动态展示，从预警、评价等方面支撑地灾防治的管理决策。

云原生计算引擎提升业务计算效率

从整体来看，地质灾害防治工作数字化转型的难点，在于能够及时、动态化地汇聚海量地质灾害相关的业务数据和各类基础地质信息，并通过高效的数据管理、组织和分析，实现对地质灾害隐患点的高效监管，以及对各地区地质灾害风险的精准预警评价；而痛点则在于如何满足过程中有关数据管理、处理、分析等环节在效率层面的高标准要求。

「智能超算云」大幅提升业务计算效率

土豆数据面向时空信息领域多源异构密集型计算需求打造的时空数据智能操作系统「智能超算云」，为地质灾害防治管理部门构建数字化转型不可或缺的云原生时空底座。一方面，在「智能超算云」的支持下，土豆数据能够帮助地质灾害防治的管理部门，统筹既有及不断增加的计算、存储服务器设备，构建容器和虚拟机一体化的云原生环境，能够根据业务的需要弹性适配，实现对计算和存储资源的智能匹配调度，从而大幅提升业务的计算效率。

另一方面，地质灾害防治数字化的各类基础软件、核心功能、算法和模型，可通过「智能超算云」实现了原子级的深度解构，能够通过快速的流程编排方式，低代码或零代码快速搭建地灾防治的信息化应用，全面提升应用服务开发效率、降低成本。

在云原生计算引擎的加持下，土豆数据推动地灾防治信息化平台建设中的各类应用服务的统一集成，以在线服务的方式，为相关部门所高效调取使用。

共建地质灾害防治合作生态

《全国地质灾害防治“十四五”规划》等政策文件明确，要以更高的站位，通过统一领导和督导，妥善处理好发展与安全的关系，做好质灾害防治工作。

例如政策提到，自然资源、住房城乡建设、交通运输、水利、应急管理、气象、农业农村等相关部门要按照职责分工，加强协调配合，统筹协调好地质灾害防治与国土空间规划、用途管制、生态保护修复、重大工程建设、山区城镇建设、农村建房等工作。

这意味着，地质灾害防治工作将横跨多学科领域，其过程中的信息共享、业务协同、应用共创将显得举足轻重。

作为国内领先的智能时空云服务商，在提供核心能力的同时，土豆数据通过生态建设和第三方能力的引入，将持续完善地灾防治领域的行业解决方案，以政策为牵引，为切实提高人民生命安全保障能力、保障平安中国的建设作出贡献。