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业务挑战
数据整合难
自然资源数据来源极为广泛，涵盖卫星遥感影像、地质勘探数据、气象观测记录、土地利用规划文档等；这些数据格式多样，包括图像、表格、文本等；空间分辨率、时间跨度也各不相同，且分散存储于不同部门与系统
复杂场景模拟困境
自然资源系统本身复杂多变，受自然因素（如气候变化、地质运动）与人类活动（如城市扩张、资源开发）双重影响，无法为资源管理和保护提供可靠的前瞻性指导
实时监测与决策滞后
自然资源的动态变化需要实时监测与及时决策；但现有监测体系存在数据传输延迟、处理速度慢等问题；在面对突发的自然灾害（如洪水、泥石流）或非法资源开采活动时，难以及时获取准确信息并做出快速反应，导致不能在最佳时机采取应对措施，可能造成资源损失和生态破坏的加剧
有待挖掘更大的数据价值
业务数据种类众多，且数据的潜在价值巨大，需深入挖掘数据价值，提升政府效能
方案优势
强大的数据处理与分析能力
自然资源大模型能够对多源、异构的海量数据进行快速清洗、融合与分析；通过深度学习算法，自动提取各类数据中的关键特征，挖掘数据间隐藏的关联与规律；比如，结合遥感影像与地面监测数据，精准识别土地利用类型的变化，分析其背后的驱动因素，为资源管理提供全面、准确的数据支持
高精度复杂场景模拟与预测
基于丰富的历史数据和先进的模拟算法，大模型可构建逼真的自然资源动态变化模型，对复杂场景进行高精度模拟与预测
实时响应与智能决策辅助
具备实时数据接入与处理能力，自然资源大模型可实时监测自然资源的动态变化，一旦发现异常情况，立即发出预警；同时，根据预设规则和模型分析结果，为决策者提供智能决策建议，提高应对突发事件的响应速度和决策效率
知识整合与持续学习进化
整合自然资源领域的各类专业知识，包括法律法规、行业标准、学术研究成果等，构建全面的知识图谱；并且模型具有持续学习能力，能够自动从新数据和用户反馈中学习，不断优化自身性能，适应不断变化的自然资源管理需求
应用场景
资源调查与监测
利用大模型对卫星遥感影像、航空摄影数据等进行智能解译，快速准确地识别森林、矿产、水资源等各类自然资源的分布范围、储量及变化情况
