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智能测绘
新型测绘借助 AI 大模型技术，在数据处理上从繁琐低效迈向智能高效，能快速清除复杂场景数据噪声，无缝融合多源异构数据 ；在模型构建与应用方面，实现从高成本、低泛化到低成本、强泛化的跨越
业务挑战
海量数据处理效率低下
随着测绘技术发展，数据采集量呈爆发式增长；高分辨率卫星影像、大面积航空测绘以及长时间连续监测数据等，数据量巨大；传统的数据处理算法在处理这些海量数据时，运算速度慢，难以满足实时性需求
精准特征提取与解译难题
从复杂的测绘数据中准确提取关键地物特征，并进行精准解译，对传统测绘技术而言颇具挑战；对于一些微小或隐蔽的地物，如地下管线、小型古迹等，传统手段难以有效探测与识别
智能化实时化质检技术缺乏
质检技术仍以自动化、人机交互为主要模式，随着大数据时代和人工智能技术的迅猛发展，测绘质检技术面临新的发展机遇
方案优势
高效数据清洗与融合
智能测绘系统凭借强大的AI自主学习能力，能够自动识别并去除测绘数据中的噪声与异常值，对不同来源、不同格式的数据进行高效融合；通过构建统一的数据标准与模型，将卫星遥感、航空摄影、地面测绘等多源数据无缝对接，提高数据质量与可用性
特征提取与智能解译
通过大模型数据训练，能够精准提取测绘数据中的各种地物特征，实现智能化解译；无论是复杂的自然地物，还是多样化的人工建筑，都能准确识别与分类
智慧化质检系统
依托已有的洛书基础大模型，建设集检测样本、专家经验、质量数据为一体的质检大数据支撑库；打造全空间巡检技术与智能化质检系统
应用场景
自然资源调查与监测
在森林资源调查中，通过对卫星遥感影像和航空测绘数据的智能分析，大模型可准确识别森林覆盖范围、树种类型、生长状况等信息，监测森林面积变化与病虫害情况；在矿产资源勘查方面，利用大模型对地质测绘数据进行分析，预测潜在矿产分布区域，提高勘查效率；同时，对水资源、湿地资源等进行动态监测，为自然资源保护与合理开发提供数据支撑
