2024年中國(guó)空間數(shù)據(jù)智能戰(zhàn)略發(fā)展白皮書(shū) -空間數(shù)據(jù)智能大模型研究

1 1 2 2 4 8 9 9 17 2.1.1商業(yè)和社會(huì)應(yīng)用潛力 2.1.2藥物發(fā)現(xiàn)等科研應(yīng)用 2.1.3倫理與價(jià)值維護(hù) 2.2.1城市大模型路線圖與數(shù)據(jù)活化技術(shù) 2.2.2基于大模型的城市智能體模擬仿真與規(guī) 2.3.1遙感AI大模型初步認(rèn)知與實(shí)踐應(yīng)用 2.3.2遙感與GIS一體化智能技術(shù)探 2.3.3面向高光譜遙感大模型的數(shù)據(jù)基準(zhǔn)與學(xué) 2.4.1地理大模型基本概念 2.4.2地理大模型的關(guān)鍵技術(shù) 2.4.3地理大模型應(yīng)用平臺(tái) 2.5.2交通大語(yǔ)言模型 2.5.3跨模態(tài)智能交通大模型 2.6.1地圖作為一種模態(tài)數(shù)據(jù) 2.6.2深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在空間優(yōu)化中的應(yīng)用 45 3.4.3空間數(shù)據(jù)智能公共服務(wù)設(shè)施決 74 4.1.2地理人工智能基礎(chǔ)模型Prith 4.1.3顧及復(fù)雜時(shí)空關(guān)系的地學(xué)知識(shí)圖譜自適應(yīng) 4.2.1盤(pán)古：多模態(tài)氣象預(yù)報(bào)大模型 4.2.3靈眸：跨模態(tài)遙感生成式預(yù)訓(xùn)練大模型 4.3.2多模態(tài)人工智能模型賦能對(duì)地觀測(cè) 4.3.3商湯：綜合遙感智能解譯大模型 4.3.4蒼靈·ImageBot：一體化智能解譯與應(yīng)用大 4.4.2基于不規(guī)則卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)共享單 4.4.3解構(gòu)城市設(shè)施分布大模型應(yīng)用 4.4.4深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的城市設(shè)施選址 4.5.1全球土壤無(wú)機(jī)碳分布格局及其動(dòng)態(tài) 4.5.2全球河流水域變化熱點(diǎn)區(qū)域時(shí)空 1024.5.3基于衛(wèi)星遙感的城市建筑損壞監(jiān)測(cè) 104 107 107 108 109 1091一、空間數(shù)據(jù)智能大模型背景階段?？臻g數(shù)據(jù)分析迎來(lái)了一個(gè)劃時(shí)代的變革——空間數(shù)據(jù)智能大模型的時(shí)代。在這個(gè)時(shí)2發(fā)展，空間數(shù)據(jù)分析逐漸引入了這些先進(jìn)的方法。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如支持向量機(jī)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法的引入，使得空間數(shù)據(jù)分析的效果和精度得到了顯著提空間數(shù)據(jù)分析和計(jì)算領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展，為整個(gè)社會(huì)的進(jìn)步貢獻(xiàn)更多的千上萬(wàn)的神經(jīng)元和數(shù)百萬(wàn)到數(shù)十億的參數(shù)，能夠處理各種復(fù)雜和精細(xì)的任務(wù)。大模型的出年何愷明提出殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使其成為深度網(wǎng)絡(luò)標(biāo)配，大幅增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)；2017年3Transformer，將Transforme成為主流算法；2022年李飛飛等人關(guān)于大模型的綜述，全面介紹了大模型的能力和技術(shù)原規(guī)模的急劇增加，大模型橫空出世，成為人工智能技術(shù)的一項(xiàng)革命現(xiàn)有的通用基礎(chǔ)模型大概分為四類(lèi)（Maietal.,2023①大型語(yǔ)言模型，例如PaLM、隱私和公平性的關(guān)注。因此，研究人員和社會(huì)各界需要共同努力來(lái)解決這些問(wèn)題，并使得習(xí)新的任務(wù)。ChatGPT在開(kāi)放域自然語(yǔ)言理解上展現(xiàn)了出色的性能，甚至無(wú)需調(diào)整模型參4務(wù)、模型。SAM可以從輸入提示（如點(diǎn)或框）生成高質(zhì)量的對(duì)象練，可以將zero-shottransfer零樣本遷移到新的圖像分布和任務(wù)。其分割效果較為驚艷，是速分割。提示可以是前景/背景點(diǎn)集、粗略的框或遮罩、任意形式的文本或者任何指示圖像的掩碼信息（Kirillovetal.,2023）。ContrastiveLanguage-ImagePre-training（CLIP）作為識(shí)別文本、圖像、音頻、視頻和代碼五種類(lèi)型信息，還可以理解并生成主流編程語(yǔ)言（如GeminiNano和用于處理“終端上設(shè)備的特定任務(wù)”的Gem5機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）的發(fā)展給基礎(chǔ)的通用呆癥的時(shí)間序列預(yù)測(cè)等一些地理空間任務(wù)上能夠很好地勝過(guò)仍然不如特定的模型，如何從空間思維視角出發(fā)。由于空間數(shù)據(jù)的可用性和重要性日益增值聚類(lèi)模型只屬于空間隱式機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但是如果利用De研究已經(jīng)表明空間顯式的人工智能模型要比不考慮空間的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型在計(jì)算機(jī)6用表征學(xué)習(xí)技術(shù)提取出潛在的地理空間特征提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率：Yan等提出的空間異質(zhì)性和非線性交互特性進(jìn)而提升路段的交通量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率；C詞往往具有相似的含義）擴(kuò)展到空間數(shù)據(jù)分布中，通過(guò)空間表征學(xué)習(xí)顯著提高了預(yù)測(cè)任務(wù)型在位置建模和圖像分類(lèi)任務(wù)中的表現(xiàn)優(yōu)于成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。時(shí)間和空間預(yù)測(cè)的基本思想是根據(jù)多維屬性變量估計(jì)一個(gè)目標(biāo)對(duì)象或地理變量在未知時(shí)間或地點(diǎn)的數(shù)值。空間插值則是GIS中常見(jiàn)的空間分析功能度學(xué)習(xí)架構(gòu)，命名為用于空間插值的條件編碼器-解碼器生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CEDGANs地理標(biāo)簽的社交媒體數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個(gè)基于空間聚類(lèi)和深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BiL提升用戶(hù)區(qū)域位置的預(yù)測(cè)精度；Liang等引入時(shí)間動(dòng)態(tài)屬性改進(jìn)了經(jīng)典的商業(yè)并結(jié)合位置大數(shù)據(jù)對(duì)顧客到訪商店的時(shí)空概率進(jìn)行智能估算；Xing等提出了一個(gè)通用的空間數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的端到端智能預(yù)測(cè)框架Neighbor-ResNet，基于遙感影像多層特征感物理特征來(lái)進(jìn)行人類(lèi)活動(dòng)量的估算；Pourebrahim等比較了空間相互網(wǎng)絡(luò)模型在空間點(diǎn)對(duì)交互流預(yù)測(cè)上的性能。同時(shí)考慮到人類(lèi)出行活動(dòng)主要沿著道路交通網(wǎng)絡(luò)，基于交通網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究也非常豐富；Murphy等利用卷積神經(jīng)網(wǎng)賴(lài)性，并利用門(mén)控遞歸單元GRU來(lái)學(xué)習(xí)交授團(tuán)隊(duì)提出了從"人-地-靜-動(dòng)"這四個(gè)維度并集成多源地理大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法感知城市7長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM-Net）對(duì)社會(huì)感知數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)多維度特征進(jìn)行學(xué)習(xí)并用于城市等融合社交媒體和街景數(shù)據(jù)進(jìn)行城市功能的精準(zhǔn)識(shí)別；Law等融合開(kāi)放街道數(shù)據(jù)OpenStreetMap和街景圖片數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)了一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——街面網(wǎng)（Street-Frontag的方法正在探索。Reichstein等建議將物理過(guò)程模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器合建模方法；Scott等采用了遷移學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)技術(shù)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)與深層卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合提高土地覆蓋的分類(lèi)精度；Huang等提出了一種半轉(zhuǎn)移深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型型訓(xùn)練，降低在光照不一致造成的數(shù)值誤差（MaskedAutoEncoder，MAE）學(xué)習(xí)策略開(kāi)發(fā)的位置關(guān)系，又能考慮同一區(qū)域的時(shí)間演變規(guī)律（Jakubiketal.,2023）。二，利用強(qiáng)化深度學(xué)習(xí)方法可以精確標(biāo)注當(dāng)代地理要素在歷史掃描地圖上的空間位置。第地名識(shí)別、地名解歧和匹配、空間坐標(biāo)提取等。Hu總結(jié)了用于8間查詢(xún)語(yǔ)句并進(jìn)行智能推薦GIS空間分析功能和匹配操作工具學(xué)習(xí)模型來(lái)分析帶有地理標(biāo)簽的社交媒體文本數(shù)據(jù)可以更精準(zhǔn)的提取自然災(zāi)害期間用戶(hù)所技術(shù)，逐漸成為推動(dòng)技術(shù)和社會(huì)發(fā)展的核心未來(lái)發(fā)展仍面臨的幾個(gè)重要的挑戰(zhàn)：一是如何提升大規(guī)模的地理空間標(biāo)注數(shù)據(jù)集的共享機(jī)時(shí)空大數(shù)據(jù)，通過(guò)人工智能、5G、數(shù)字孿生等新技術(shù)，打造具有空間感知能力和分析能力空間數(shù)據(jù)的感知、采集、處理分析全流程的實(shí)時(shí)性都間數(shù)據(jù)智能大模型也有了更好的時(shí)效性。9息領(lǐng)域帶來(lái)了巨大變革，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。結(jié)合現(xiàn)階段空間數(shù)據(jù)智能大模型的熱點(diǎn)問(wèn)律可以幫助我們更好地設(shè)計(jì)和優(yōu)化模型，以適應(yīng)不同規(guī)模的數(shù)據(jù)（1）對(duì)于Decoder-only的模型，計(jì)算（2）模型的最終性能主要與計(jì)算量c，模型參數(shù)量N和數(shù)據(jù)大小D三者相關(guān)，而與模型（3）對(duì)于計(jì)算量c，模型參數(shù)量N和數(shù)據(jù)大小D，當(dāng)不受其他兩個(gè)因素制約時(shí)，模型性Fig.1-1Thescalingla身的熵（例如數(shù)據(jù)中的噪音表示能通過(guò)增加計(jì)算量來(lái)減少的損失可以認(rèn)為是模型擬合的分布與實(shí)際分布之間的差。根據(jù)公式，增大x（例逼近0，整體趨向于L∞。Fig.1-2Thepowerlawbet除了單個(gè)變量和模型性能L的冪律關(guān)系外，我們還可以建立DD大于(5×103)N0.74才能保證模型不會(huì)過(guò)擬合。量的預(yù)算有限的情況下，應(yīng)該如何分配數(shù)據(jù)集大小D和模型參數(shù)量N，使得模型的性能達(dá)到算量，應(yīng)該讓數(shù)據(jù)集大小增加為約3.16倍，模型參數(shù)量也增加為約3.16倍。（1）如果不斷的按照5.5:1.8的比一個(gè)點(diǎn)N*和D*，使得D*<(5×103)N*0.74。換句話說(shuō)，在達(dá)到N*和D*后，繼續(xù)增加模型參數(shù)量和D*點(diǎn)的損失值是自然語(yǔ)言數(shù)據(jù)自身的不可約誤差。實(shí)際的大模型實(shí)踐中離N*和D*還有一定模態(tài)的數(shù)據(jù)也存在著類(lèi)似的尺度定律，但在多模態(tài)數(shù)據(jù)集中，尺度定律的極限更加難以達(dá)否會(huì)導(dǎo)致更多的涌現(xiàn)出現(xiàn)仍然未知。只要尺度定律尚未達(dá)到極限，顯著提升大語(yǔ)言模型的（3）在一個(gè)存在多個(gè)智能體交互的網(wǎng)絡(luò)中，可能存在一種類(lèi)似于梅特卡夫定律的經(jīng)驗(yàn)（1）任務(wù)準(zhǔn)確性：大模型的有效性首先體現(xiàn)在其完成特定任務(wù)的準(zhǔn)確性上。例如，在（2）分析洞察：大模型不僅能夠進(jìn)行簡(jiǎn)單的空間數(shù)據(jù)處理，還能夠從中挖掘出有價(jià)值（3）創(chuàng)造性?xún)?nèi)容：大模型能夠利用空間數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)作，這些創(chuàng)作內(nèi)容往往能夠反映出（4）應(yīng)用場(chǎng)景：大模型的有效性還體現(xiàn)在其廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景中。大模型可以用于自然（5）用戶(hù)滿意度：大模型的有效性還需要通過(guò)用戶(hù)滿意度來(lái)衡量。如果用戶(hù)能夠認(rèn)可（1）融合多源空間信息，提升空間理解能力：空間數(shù)據(jù)智能大模型能夠融合來(lái)自遙感（2）挖掘復(fù)雜空間關(guān)系，助力空間分析：空間數(shù)據(jù)智能大模型能夠從多模態(tài)空間數(shù)據(jù)（3）生成創(chuàng)造性空間內(nèi)容，豐富空間表達(dá)：空間數(shù)據(jù)智能大模型不僅能夠處理和分析（4）增強(qiáng)模型泛化能力，適應(yīng)新場(chǎng)景應(yīng)用：空間數(shù)據(jù)智能大模型的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能如，一個(gè)在遙感影像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的空間數(shù)據(jù)智能大模型，可以利用其多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能（5）解鎖新應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)空間智能發(fā)展：空間數(shù)據(jù)智能大模型的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能（6）提升用戶(hù)體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)自然交互：空間數(shù)據(jù)智能大模型能夠提供更加自然和流暢的以通過(guò)自然語(yǔ)言與空間數(shù)據(jù)智能大模型進(jìn)行交互，例如詢(xún)問(wèn)某個(gè)地點(diǎn)的交通狀況或附近的餐廳信息，空間數(shù)據(jù)智能大模型可以根據(jù)用戶(hù)需求，提供準(zhǔn)確和個(gè)性化的對(duì)于空間數(shù)據(jù)智能大模型生成式智能的構(gòu)建和設(shè)計(jì)，一個(gè)最基本的問(wèn)題是區(qū)分判別式AI和生成式AI，以明確“生成式”智能的設(shè)計(jì)方向。布p(y|x)，其中Y表示輸出標(biāo)簽或類(lèi)別，X表示輸入特征。題，參數(shù)化條件分布p(y|x)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，會(huì)找出兩者的分界線，并以此為依據(jù)對(duì)新來(lái)的中引入p(x)即可得到，雖然p(y|x)很高，但是p(x)很低，所以最終的分?jǐn)?shù)p(x,y)的分?jǐn)?shù)就不會(huì)以做出決策，同時(shí)也擁有了對(duì)于做出決策的Fig.1-3Thebasicth綜上所述，p(x)的構(gòu)建就是重中之重。生成式智能的一個(gè)核心任務(wù)就是解決p(x)的建模對(duì)話型和代理型是當(dāng)今空間數(shù)據(jù)智能大模型生成式智能的兩個(gè)發(fā)展方向。從特點(diǎn)上來(lái)輸入生成其他模態(tài)數(shù)據(jù)信息的對(duì)話型生成式智能，如文生視頻模型SORA、文生圖片模型DALL-E3等。然而，就空間數(shù)據(jù)大模型的生成式智能而言，僅具備處生成式智能。代理型生成式智能是一種超越簡(jiǎn)單文本生成的人工智能系統(tǒng)，它使用大型語(yǔ)言模型丟失的信息，agent學(xué)習(xí)調(diào)用外部API獲取額外信息，包括當(dāng)前Fig.1-4The4compon①嵌入（embedding）模式。用戶(hù)通過(guò)與生成式智能進(jìn)行語(yǔ)言交流，使用提示詞來(lái)設(shè)定像是一個(gè)知識(shí)豐富的合作伙伴，而非單純的工具。Fig.1-5Threemodesofcollaborationbetwe文本語(yǔ)料庫(kù)中是一個(gè)不太受歡迎的地名同樣，與④空間尺度：地理信息可以以不同的空間尺度表示，這意味著相同的地理現(xiàn)象/對(duì)象可務(wù)中引入不可避免的內(nèi)在模型偏差？這種記憶的局部信息是否會(huì)導(dǎo)致全局預(yù)測(cè)問(wèn)題的預(yù)測(cè)由于空間數(shù)據(jù)智能大模型的生成式智能需要面對(duì)大規(guī)模復(fù)雜空間數(shù)據(jù)處理和生成新的本中；可能會(huì)被用于制造歧視性的內(nèi)容和生成侵犯提高公眾對(duì)生成式智能的安全和倫理問(wèn)題的認(rèn)識(shí)，幫助人們識(shí)別和抵制虛假信息和惡意內(nèi)二、空間數(shù)據(jù)智能專(zhuān)題大模型力及在垂直領(lǐng)域的設(shè)計(jì)與訓(xùn)練挑戰(zhàn)。孟小峰教授在2.1大模型的基本問(wèn)題子，大幅提高藥物發(fā)現(xiàn)效率，加速科技進(jìn)步（Thirunavukarasuetal.2.1.1商業(yè)和社會(huì)應(yīng)用潛力大的社會(huì)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值?？焓諥I團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“快意”大模型（KwaiYi）包含了大規(guī)模語(yǔ)言文基準(zhǔn)測(cè)試（Benchmark）上，“快意”大模型取得了同等模型尺寸下的最先進(jìn)效果。同時(shí)，業(yè)務(wù)場(chǎng)景中被廣泛應(yīng)用。Fig.2-1ResearchprocessofKwaiYilargemodel作為一家以AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)的科技公司，快手及時(shí)把握大模型的重要2023年初斥巨資啟動(dòng)了快意大模型研發(fā)專(zhuān)項(xiàng)，旨在打造自主可控、領(lǐng)先業(yè)界的大規(guī)模語(yǔ)言貴數(shù)據(jù)資源；三是領(lǐng)先的AI算力基建，為大規(guī)模模型訓(xùn)練快手大模型將圍繞搜索問(wèn)答、素材智能生產(chǎn)、AI小助手等核心場(chǎng)景展開(kāi)研發(fā)，包括語(yǔ)言大2.1.2藥物發(fā)現(xiàn)等科研應(yīng)用基礎(chǔ)大模型（FoundationModel）在各個(gè)領(lǐng)域正展現(xiàn)出深遠(yuǎn)的影響力研究院科學(xué)智能中心團(tuán)隊(duì)在構(gòu)建面向科學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)大模型方面取得了一系列最新突破性Fig.2-2BioGPTframeworkfordownstreamta在生命科學(xué)領(lǐng)域,科學(xué)基礎(chǔ)大模型的應(yīng)用前景十分廣闊。它不僅能從海量生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中提取關(guān)鍵知識(shí),還能精確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)突變、分子與靶點(diǎn)的親和力,甚至可以直接生成全新的2.1.3倫理與價(jià)值維護(hù)2.2城市大模型2.2.1城市大模型路線圖與數(shù)據(jù)活化技術(shù)體系現(xiàn)代城市管理確實(shí)面臨著諸多重大挑戰(zhàn),包括城市規(guī)劃管理、公共安全管理和公共衛(wèi)生管理等領(lǐng)域。為有效應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),需要借助先進(jìn)的大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)城市智能管答式大語(yǔ)言模型（LargeLanguageModels二是“輸入的向量，以捕獲路網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和功能特征。在這一領(lǐng)域，分層圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型HRNR（HierarchicalRoadNetworkRepresentation）提供了一種有效的解決方案。該模型將道路網(wǎng)Fig.2-3OverallstructureoftheHRNRmodel一目標(biāo)的強(qiáng)大工具。TRL的目標(biāo)是將復(fù)雜的原始軌跡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維的表示向量，這種向etal.（2023）提出一種創(chuàng)新的自監(jiān)督軌跡表征學(xué)習(xí)框架START（Self-supervisedtrajectory2.2.2基于大模型的城市智能體模擬仿真與規(guī)劃決策賴(lài)于人與城市環(huán)境之間錯(cuò)綜復(fù)雜的交互模式。深入理解和準(zhǔn)確模擬城市環(huán)境下人的時(shí)空行保真模擬。該仿真系統(tǒng)將構(gòu)建智能體與城市興趣點(diǎn)（PO（AIGC）驅(qū)動(dòng)的城市移動(dòng)性仿真系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠模擬千萬(wàn)級(jí)人口城市在不同尺度下的物理要素（如交通、能源、水資源等）和社會(huì)要素（如人口遷徙、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等構(gòu)建全要素跨尺度的城市模擬模型。構(gòu)建如此龐大的城市模擬系統(tǒng)需要綜合多種先進(jìn)技術(shù)（Xuetal.,擬系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐。Fig.2-5Theparadigmofhumanmotionmodelandtheproposedcollectiveflowmodel最大限度地利用分布式系統(tǒng)的計(jì)算資源。在實(shí)施過(guò)程中，需要合理劃分子區(qū)域的大小和形規(guī)劃領(lǐng)域的任務(wù)。通過(guò)與智能體的結(jié)合，城市Fig.2-6Socialnetwor2.2.3城市時(shí)空大模型構(gòu)建與實(shí)踐的模型極大地增強(qiáng)了機(jī)器對(duì)自然語(yǔ)言的處理和理解能力，為各行業(yè)的AI應(yīng)用開(kāi)辟了新的可能性，開(kāi)啟了各領(lǐng)域中與AI結(jié)合的新紀(jì)元。然而，活動(dòng)構(gòu)共同建出錯(cuò)綜復(fù)雜的時(shí)空關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。為了有效管理和利和XR交互展開(kāi)，以數(shù)字孿生為基石，以元宇宙為最終目標(biāo)。在時(shí)空AI技建和維護(hù)這些數(shù)據(jù)的關(guān)系和聯(lián)系。大模型是耦合時(shí)空AI技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)智能空間）；AI技術(shù)和大型模型的耦合應(yīng)用實(shí)踐場(chǎng)景豐富多樣，可為城市的可持續(xù)發(fā)展提供智能決策支2.3空天遙感大模型關(guān)鍵技術(shù)、方法和應(yīng)用。包括遙感AI大模型的初步認(rèn)知與實(shí)踐應(yīng)用，這些大型模支持。遙感與地理信息系統(tǒng)（GIS）一體化智能技術(shù)2.3.1遙感AI大模型初步認(rèn)知與實(shí)踐應(yīng)用ChatGPT的出現(xiàn)標(biāo)志著人工智能進(jìn)入了大模型時(shí)代，更大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為人工為遙感AI大模型提供了數(shù)據(jù)樣本。大量的數(shù)據(jù)樣本和相對(duì)便捷的獲取方式，推動(dòng)了Fig.2-7Theflowchartofremotesensinglargemodel得困難。SAM專(zhuān)為分割和檢測(cè)任務(wù)設(shè)計(jì)，無(wú)法完成一些遙感特有任務(wù)，如變Fig.2-8Segmentationfundamentalmod為視覺(jué)多模態(tài)大模型的研究提供了實(shí)驗(yàn)證明的基礎(chǔ)，證明為預(yù)訓(xùn)練使用，缺少對(duì)深感任務(wù)的直接應(yīng)用。RingMO利用兩百萬(wàn)遙感圖像進(jìn)行MAE缺少對(duì)遙感任務(wù)的直接泛化能力。RS5M通過(guò)構(gòu)建五百萬(wàn)規(guī)模的圖像-文本匹配數(shù)據(jù)集，實(shí)Fig.2-9Summaryofexistinglargemodels例如，MAE擁有自監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，具有大規(guī)模遙感圖像預(yù)訓(xùn)練的潛力shot實(shí)例分割特點(diǎn)，可用于遙感圖像語(yǔ)義分割，遙感場(chǎng)景分類(lèi)數(shù)據(jù)集構(gòu)建;使用圖像生成模型大模型（DELL.E實(shí)現(xiàn)遙感圖像自動(dòng)模擬與生特征提取。綜合利用視覺(jué)、文本等大模型通用性能共同完成遙感的語(yǔ)義分割（Yangetal.,有優(yōu)劣，可以綜合兩種訓(xùn)練模式。最終通過(guò)任務(wù)遷移優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)遙感任務(wù)Fig.2-10Remotesensingmulti-modelknowledge遙感AI大模型。一方面，可以利用已有的視覺(jué)、自然語(yǔ)言和文本等大模型，通過(guò)務(wù)具有良好泛化能力和精度的大模型逐漸轉(zhuǎn)向在廣泛的任務(wù)和領(lǐng)域中具有通用性能力的預(yù)發(fā)展出更加智能高效的遙感大模型，為遙感信息提取和應(yīng)用帶來(lái)更好的效2.3.2遙感與GIS一體化智能技術(shù)探索大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的進(jìn)步為遙感和GIS一體化技術(shù)的應(yīng)用使得遙感和GIS數(shù)據(jù)處理更加高效和靈活。同時(shí)，技術(shù)的融合還可以加強(qiáng)對(duì)遙感和GIS數(shù)據(jù)的智能管理和分析，GIS一體化智能技術(shù)將空間智能（Geospatialintelligence）、人工智能（Artificial能金字塔（GIPyramid）提供了一種關(guān)于空間智能發(fā)展的框架，包括地理空間控制（Geo-visualization）和地理空間感知（Geo-perception）等方面。A也提供了包括大數(shù)據(jù)GIS、人工智能GIS、新一代三維Fig.2-115Technologysystemso功能以及豐富的預(yù)訓(xùn)練模型，這些特點(diǎn)可以提升空間智能的應(yīng)用效果。通過(guò)Segformer、等。這些模型經(jīng)過(guò)超過(guò)10億標(biāo)簽的訓(xùn)練，具有較互式的遙感影像分割任務(wù)。結(jié)合影像目標(biāo)檢測(cè)預(yù)訓(xùn)練模型，可以輸出語(yǔ)義信息和目標(biāo)提示可視化的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了從日景到夜景的模擬效果。另外，SuperMap還運(yùn)用了Retrieval實(shí)現(xiàn)了超越傳統(tǒng)大模型的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域能力。這些探索和實(shí)踐為遙感與GIS發(fā)提供了新的視野和方向，并將持續(xù)推動(dòng)空間智能技術(shù)與人工智能的融合。2.3.3面向高光譜遙感大模型的數(shù)據(jù)基準(zhǔn)與學(xué)習(xí)范式面向高光譜遙感大模型的數(shù)據(jù)基準(zhǔn)與學(xué)習(xí)范式是為了克服目前高光譜解譯所面臨的挑數(shù)據(jù)集規(guī)模較小和網(wǎng)絡(luò)泛化能力不足的問(wèn)題，導(dǎo)致無(wú)法在大規(guī)模數(shù)據(jù)上獲得準(zhǔn)確的分類(lèi)結(jié)提高遙感數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，加強(qiáng)對(duì)遙感任務(wù)的理解和適配，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠2.4地理大模型2.4.1地理大模型基本概念（1）地理數(shù)據(jù)生成（GeographicD深刻理解地理數(shù)據(jù)之間的空間關(guān)系等。通過(guò)空間推理，模型能夠精準(zhǔn)地分析和解釋地理數(shù)（4）地理問(wèn)答及建議（GeographyQ&AandRecommendations）地理問(wèn)答及建議還可以從與用戶(hù)的對(duì)話中學(xué)習(xí)用戶(hù)的需求和偏好，提供個(gè)性化的定制化建Fig.2-13Compositionofgeographicallargemodel2.4.2地理大模型的關(guān)鍵技術(shù)能（GeospatialArtificial除了對(duì)多模態(tài)特性的關(guān)鍵技術(shù)突破，地理大模型還需要考慮以下關(guān)鍵技術(shù)（Maietal.,（2）空間尺度的轉(zhuǎn)換：地理信息可以以不同的空間尺度來(lái)表示，這意味著在地理大?？臻g尺度轉(zhuǎn)換的模塊是能實(shí)現(xiàn)有效處理地理數(shù)據(jù)（3）泛化性與空間異質(zhì)性：地理大模型還有一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是如何在跨空間實(shí)現(xiàn)模型的不可避免的內(nèi)在模型偏見(jiàn)等，并且隨著大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增加，需要考慮的問(wèn)題也隨之增是其中的關(guān)鍵部分，它直接影響到訓(xùn)練出的AI/ML模型的準(zhǔn)確度和可用性。數(shù)據(jù)需要具備完整的元數(shù)據(jù)信息、溯源信息及質(zhì)量、更新、一致性五個(gè)核心，總結(jié)了描述樣本數(shù)據(jù)Fig.2-14Geographicartificialintelligencesampleconceptu訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的單個(gè)樣本實(shí)體。它包含了單個(gè)訓(xùn)練、驗(yàn)證或測(cè)試樣本的基本屬性和數(shù)據(jù)內(nèi)容，為AI/ML模型提供了必要的輸入。樣本標(biāo)簽（L注活動(dòng)（Labeling）是對(duì)生產(chǎn)樣本數(shù)據(jù)集中樣本數(shù)據(jù)的一次人工標(biāo)注活動(dòng)的信息描述。本變更集（Changeset）是對(duì)樣本數(shù)據(jù)集兩個(gè)版本之間所有樣本數(shù)據(jù)更新現(xiàn)多源異構(gòu)地理空間智能樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化表達(dá)。它不僅為樣本庫(kù)組織提供了信息模型基地理空間人工智能樣本可以依據(jù)AL/ML任Fig.2-15AI-readyworkflow析和處理時(shí)空大數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)空間環(huán)境的智能化決策和優(yōu)化，其提出的ReCovNet模型、SpoNet模型等，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)求解面向城市的空間優(yōu)化問(wèn)題，支撐了地理大模型空間2.4.3地理大模型應(yīng)用平臺(tái)而GeoGPT是一個(gè)可以自主和適應(yīng)性地規(guī)劃和執(zhí)行地理信息系統(tǒng)工具來(lái)解決基于（1）多源數(shù)據(jù)集成：將來(lái)自不同來(lái)源的地理空間信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和匯總，以創(chuàng)建更（2）空間分析計(jì)算：預(yù)先構(gòu)建了各種地理分析工具，這些工具能夠補(bǔ)充大語(yǔ)言模型在（3）結(jié)果可視化：為了更直觀地理解空間分析的結(jié)果，增強(qiáng)了可視化手段，可以多維（4）分析報(bào)告生成：根據(jù)用戶(hù)的需求，生成地理分析報(bào)告，為最終的成品報(bào)告撰寫(xiě)提Fig.2-16FrameworkofGeoGPTFig.2-17Intelligenttransportationlargemodelsol因素的影響（Duetal.,2021是非常典型的從圖大模型技術(shù)利用城市路網(wǎng)遍布的傳感器所產(chǎn)生大量的空間時(shí)序影像數(shù)據(jù)來(lái)完成交通Fig.2-18Applicationoflargemodelinthefieldoftransportation于時(shí)間和空間之間的關(guān)聯(lián)性捕捉更為精確，同時(shí)也能大幅提升交通網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效2.5.2交通大語(yǔ)言模型Fig.2-19Theinteractionprocessoftrafficlargelanguagemodel交通大語(yǔ)言模型是在多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域模型的基礎(chǔ)上集成多源交通基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)構(gòu)成的集語(yǔ)言-視覺(jué)交叉編碼：交通領(lǐng)域會(huì)產(chǎn)生大量的文本信息和視覺(jué)信息，將文本信息輸入語(yǔ)習(xí)的方式，將其應(yīng)用到交通領(lǐng)域的任務(wù)中，在交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集上對(duì)語(yǔ)言模型進(jìn)行參數(shù)微交通語(yǔ)言大模型可以解決語(yǔ)言大模型的數(shù)值處理和交互模擬問(wèn)題（Zhangetal.大幅提升數(shù)據(jù)分析效率，更加全面的釋放各個(gè)交通領(lǐng)域各個(gè)參與者的能力。通過(guò)交通大模出現(xiàn)將不僅改變交通系統(tǒng)的運(yùn)行方式，也將深刻影響人們的出行體2.5.3跨模態(tài)智能交通大模型動(dòng)駕駛技術(shù)融合、增強(qiáng)學(xué)習(xí)和自適應(yīng)決策、邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用以及區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)交通數(shù)據(jù)的共享和交換。通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用，可以建立起更可靠和安全的交通數(shù)據(jù)平2.6空間數(shù)據(jù)智能大模型新觀點(diǎn)譜的結(jié)合機(jī)理，為推動(dòng)地理信息科學(xué)的發(fā)展和應(yīng)用做出積2.6.1地圖作為一種模態(tài)數(shù)據(jù)基于地圖-文本的多模態(tài)架構(gòu)，我們可以利用多任務(wù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)，結(jié)合注意力對(duì)抗預(yù)訓(xùn)2.6.2深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在空間優(yōu)化中的應(yīng)用探索馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在解決空間優(yōu)化問(wèn)題方面有著良好的適應(yīng)作可以表示為在空間中的移動(dòng)或操作，獎(jiǎng)勵(lì)可以表示為優(yōu)化目標(biāo)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。在決策過(guò)程理知識(shí)管理，可以利用基于云原生架構(gòu)的地理知全鏈條的知識(shí)型地理信息系統(tǒng)（GIS）平臺(tái)。這一技術(shù)框架采用統(tǒng)一的云原生架構(gòu)系統(tǒng)人之間的合作與交流，以推動(dòng)地理知識(shí)圖譜的共建共享。地理知識(shí)圖譜的應(yīng)用實(shí)踐至關(guān)重間拓?fù)潢P(guān)系、復(fù)雜的語(yǔ)義連接和特定的自然資源要素表征，具備多粒度和多時(shí)空尺度的特GeoAI的研究趨勢(shì)可以分為空間管理、空間智能和空間決策三個(gè)方面。在空間管理方其內(nèi)嵌了物理知識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PhysicsInformedNe三、空間數(shù)據(jù)智能大模型關(guān)鍵技術(shù)如Hadoop和Spark）不具備執(zhí)行空間分析作業(yè)隊(duì)列中的計(jì)算任務(wù)，無(wú)法處理流式數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的GIS并且需要重寫(xiě)GIS中大數(shù)據(jù)的大多數(shù)算法。因此，空間數(shù)據(jù)智能應(yīng)用于地理空間數(shù)據(jù)，但還需要將傳統(tǒng)的文件系統(tǒng)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)解決方案演進(jìn)為分布虛擬存儲(chǔ)系統(tǒng)可以分為三類(lèi)：分布式文件系統(tǒng)、分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL/NewS級(jí)空間數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)服務(wù)，以及云/本地?cái)?shù)據(jù)一站式管理。通過(guò)使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口，該系統(tǒng)而多核CPU成為新常態(tài)。通過(guò)使用多線程和進(jìn)程技術(shù)布式內(nèi)存計(jì)算模型和更好地支持流計(jì)算的Flink構(gòu)建的模塊已經(jīng)開(kāi)始被Spark取代。由Apache軟件基金會(huì)主導(dǎo)的Hadoop/Spark開(kāi)源生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)服務(wù)集成到iServer產(chǎn)品系列中，可以通過(guò)RESTFig.3-2MassiveGISclust算資源，不僅提高了系統(tǒng)利用效率和計(jì)算數(shù)據(jù)收集務(wù)。近年來(lái)，不少初創(chuàng)公司開(kāi)始提供基于Docker技術(shù)的服務(wù)，如七牛、青云傳統(tǒng)的服務(wù)器租賃服務(wù)是主要焦點(diǎn)。如今，為大型數(shù)據(jù)中心的標(biāo)配服務(wù)。隨著Docker容器技術(shù)的快速發(fā)展，其所基于以進(jìn)一步降低維護(hù)和成本，提供更靈活、敏捷的解決方案來(lái)分配和部署資源。使用Docker技術(shù)，不同數(shù)據(jù)中心之間或公共云和私有云中心之間的服務(wù)遷移也變得更加容易。綜上所大大降低云計(jì)算服務(wù)的維護(hù)成本和開(kāi)發(fā)難度。GIS云Fig.3-3Microservicestructurebasedoncloudcomputi近年來(lái)，3D相關(guān)信息技術(shù)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。隨著圖形卡處理能力獲取Web訪問(wèn)和改進(jìn)移動(dòng)應(yīng)用程序提供全通過(guò)將實(shí)景三維和BIM技術(shù)與空間數(shù)據(jù)智能大?；蛭锫?lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的支持系統(tǒng)。通過(guò)將VR/AR與空間數(shù)據(jù)智能大模型相結(jié)合，城市規(guī)功能。此外，它還創(chuàng)建了一個(gè)公共IT平臺(tái)，允許用戶(hù)進(jìn)行進(jìn)一Fig.3-4Spatialdataintelligentlargemodel3Dvirtual3DGIS已經(jīng)成為空間數(shù)據(jù)智能大模型的關(guān)鍵組成部分。然而，未來(lái)的3DGIS將超越當(dāng)前的3DGIS，對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行模擬。它還將支持實(shí)際實(shí)例模型的bool操作。此外，將物理在空間數(shù)據(jù)智能大模型及其軟件產(chǎn)品的快速多終端應(yīng)用實(shí)踐中，Su在線分析、可視化場(chǎng)景等，可在多種操作系統(tǒng)上使用，無(wú)問(wèn)和便攜，SuperMap合作伙伴或其他車(chē)輛測(cè)量設(shè)備在手持平臺(tái)上開(kāi)Fig.3-5Spatialdataintelligentlargemodelmulti-c自動(dòng)測(cè)試和持續(xù)集成已成為標(biāo)準(zhǔn)的開(kāi)發(fā)方法論。與虛擬化相比，Docker容器可以部署在系通過(guò)實(shí)施Docker，可以輕松建立可定制的微服務(wù)系統(tǒng)框架。Docker還縮短了系統(tǒng)部署時(shí)間，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)中心之間的遷移過(guò)程。為了滿足在線平臺(tái)的最新需求，持續(xù)交付理念和提高了軟件開(kāi)發(fā)的響應(yīng)速度。這種快速迭代可以加快軟件創(chuàng)新速度并減少系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。題上，SuperMap研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了覆蓋整個(gè)解決方案的持續(xù)交付系統(tǒng)，建立已經(jīng)集成了Docker和微服務(wù)框架。其本身應(yīng)該能夠發(fā)展和更新。容傳統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)中的開(kāi)發(fā)、測(cè)試、驗(yàn)證、部署、生產(chǎn)維護(hù)/管理/更新都將被集成。系被識(shí)別。從時(shí)間序列數(shù)據(jù)中推斷因果關(guān)系的一般原則是基于時(shí)間變化-反應(yīng)機(jī)制。同樣，空考慮到地球系統(tǒng)科學(xué)中對(duì)空間橫截面數(shù)據(jù)因果推理的需求以及現(xiàn)有時(shí)空因果模型的局限性，設(shè)計(jì)一種采用動(dòng)力系統(tǒng)理論和廣義嵌入理論的地理會(huì)聚交叉映射（GeographicalConvergentCrossMapping,GCCM）算法以引入空間智能大模型實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)因果關(guān)系的快對(duì)于同一組空間單元上的兩個(gè)空間變量X和Y，組織為規(guī)則網(wǎng)格（柵格最接近的相互鄰居的預(yù)測(cè)被定義為交叉映射其中，s表示Y的值需要被預(yù)測(cè)的空間單元，是預(yù)測(cè)結(jié)果，測(cè)中使用的空間單元，Ysi是si處的觀察值，并且同時(shí)是My中的狀態(tài)的第一分量，記為ψ(y,si)。Fig.3-6Mutualneighborhoodforcross-mappinψ(y,s1),ψ(y,s2),ψ(y,s3)和ψ(y,s4)是加入預(yù)測(cè)的最近鄰居，它們是通過(guò)Mx和My之間的居是ψ(x,s1),ψ(x,s2),ψ(x,s3)和ψ(x,s4)，并且可以用于利用相互空間位置來(lái)標(biāo)識(shí)My中的ψ(y,s1),ψ(y,s2),ψ(y,s3)和ψ(y,s4)。聚類(lèi)算法使得大模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在訓(xùn)練和輸出過(guò)程中對(duì)空間數(shù)據(jù)的連通性和異構(gòu)性更加敏感，將對(duì)提升大模型空間數(shù)據(jù)的聚類(lèi)效率乃至結(jié)果輸出的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性具有重要作用。邊界尋求聚類(lèi)算法使用本地方向中心（ClusteringbyDire一種基于K-最近鄰（KNN）分布的密度無(wú)關(guān)度量來(lái)區(qū)分內(nèi)部點(diǎn)和邊界點(diǎn)，以解決空間百分位數(shù)比率來(lái)確定TDCM為按降序排序的第[n(1?ratio)]個(gè)DCM。參數(shù)比值具的物理意義和更好的穩(wěn)定性，比TDCM更容易指定。根Fig.3-7CDCalgorithmandintermediateresu3-7(f)表示連接內(nèi)部點(diǎn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則；圖3基于大模型智能體框架，通過(guò)組合調(diào)用基礎(chǔ)制圖工具來(lái)完成空間數(shù)據(jù)的自動(dòng)渲染（實(shí)現(xiàn)“準(zhǔn)”并內(nèi)嵌DALLE-3模型根據(jù)用戶(hù)意Fig.3-8BasicframeworkofMapGPT連接，讓其“學(xué)會(huì)使用”制圖工具。在本文中，采用了LangChain框架設(shè)計(jì)地圖符號(hào)、添加地圖圖層、修改地圖元素參數(shù)、添加地圖元素、保（1）地圖初始化：根據(jù)用戶(hù)指定的地理空間數(shù)據(jù)，使用該部分的工具構(gòu)建地圖框架。（2）使用文生圖模型設(shè)計(jì)地圖符號(hào)：地圖符號(hào)設(shè)計(jì)是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的工作，設(shè)計(jì)合理的地圖符號(hào)可以使地圖更有效地表達(dá)相應(yīng)的地理信息。為了解決地圖符號(hào)設(shè)計(jì)的難點(diǎn)，描述的圖片及符號(hào)。為了讓DALLE-3能夠更好地生成設(shè)計(jì)了如下提示：“Pleasehelpmedesignamapsymbolthatrepresents{keywords}.Trytokeepitsimpleandunderstandable,using（3）添加地圖圖層：這部分的工具主要用于控制添加地圖圖層，包括點(diǎn)、線、面要素例如針對(duì)地圖指北針元素，設(shè)計(jì)了modify_compass_location、modify_compass_width、（5）添加地圖元素：修改完相應(yīng)地圖元素參數(shù)后，使用添加地圖元素工具將其繪制到方法。這些方法能夠提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力，從而提高（1）特征提取與表示學(xué)習(xí)：空間數(shù)據(jù)通常具有高維度和復(fù)雜的特征，深度學(xué)習(xí)可以通（2）空間數(shù)據(jù)分類(lèi)與識(shí)別：深度學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于空間數(shù)據(jù)的分類(lèi)和識(shí)別任務(wù)，例如遙（3）空間數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)：深度學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于空間數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)任務(wù)，例如氣（4）地圖生成與模擬：深度學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于地圖的生成和模擬任務(wù)，例如通過(guò)生成式（5）空間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與推理：深度學(xué)習(xí)可以幫助空間數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和推理，例如通過(guò)并通過(guò)全連接層進(jìn)行分類(lèi)或回歸任務(wù)。CNN在空間數(shù)據(jù)智能大模型中主要②地理物體檢測(cè)與分割：CNN可以用于地理物體檢測(cè)和分③地圖圖像生成與增強(qiáng)：CNN可以應(yīng)用于地圖圖像的生成型，它具有記憶功能，能夠記住之前的信息并應(yīng)用步的隱藏狀態(tài)和預(yù)測(cè)結(jié)果。RNN的設(shè)計(jì)思想是通過(guò)循環(huán)結(jié)構(gòu)來(lái)的記憶能力，可以記住之前的信息并應(yīng)用于當(dāng)前的計(jì)算中。態(tài)計(jì)算輸出結(jié)果，可以是一個(gè)預(yù)測(cè)值或分類(lèi)結(jié)果。傳和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）等結(jié)構(gòu)更復(fù)雜的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變種，可以更有效地處理長(zhǎng)序列數(shù)①時(shí)空數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)：RNN可以用于時(shí)空數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)任務(wù)，例如氣象每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)實(shí)體，每條邊表示節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。GN性信息，除了節(jié)點(diǎn)特征外，圖中的邊也可以有特征表示。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)多層堆疊的圖卷積層，GNN可以逐步學(xué)習(xí)圖中節(jié)點(diǎn)和邊的特征表示據(jù)的有效學(xué)習(xí)和推理。通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化是一種深度學(xué)習(xí)模型，由生成器（Generator）和判別器（Discriminator）組③地理信息增強(qiáng)：GAN可以用于增強(qiáng)地理信息的可視化效果，例如通過(guò)學(xué)習(xí)地圖數(shù)展、資源的合理利用和環(huán)境的改善。所涉及到的主在動(dòng)態(tài)圖上做出選擇的問(wèn)題，其中圖根據(jù)代理的動(dòng)作而演變。大模型在遵循深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，其中AI代理通過(guò)與空間規(guī)劃環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)布局土地使Fig.3-11Deeplearningurbancommunityspatialplanni所以土地使用政策網(wǎng)絡(luò)采用邊嵌入并使用邊排名多層感知機(jī)MLP對(duì)每條了解人類(lèi)在大規(guī)模交通網(wǎng)絡(luò)中的移動(dòng)方式和交通方式的選擇對(duì)于城市擁堵預(yù)測(cè)和交通調(diào)度至關(guān)重要?？臻g數(shù)據(jù)智能大模型基于大量的異構(gòu)數(shù)據(jù)（例如，GPS記錄和交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)通模式。DeepTransport的關(guān)鍵組件基于深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，旨在從大數(shù)據(jù)和異構(gòu)數(shù)據(jù)中了解人該模塊在大規(guī)模交通網(wǎng)絡(luò)上生成大量帶有交通方式標(biāo)簽的和評(píng)估模塊可以將結(jié)果可視化并評(píng)估整個(gè)系統(tǒng)的性Fig.3-12FrameworkforforecastingandsimulatingresidentmobilFig.3-10Publicservicefacilitynetworkj∈Jj∈Nixj∈{0,1}對(duì)于所有站點(diǎn)j∈J其中：i表示表示給定需求的索引，其中所有需求的集合被定義為I；j表示表示給定的潛在站位置的索引，其中所有站點(diǎn)的集合被定義為J；dij表示需求i點(diǎn)集合j；當(dāng)站點(diǎn)j被選擇用于站點(diǎn)布置時(shí)，xj=1，反之xj=0。且來(lái)源多樣，包括衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、地理信息系統(tǒng)（G態(tài)矢量地圖，缺乏更新精度和通用性。新的測(cè)量工作廣泛使用攝影測(cè)量方法來(lái)收集原始數(shù)媒體、物流和運(yùn)輸行業(yè)。例如，最新的Sup功能集成在一起，使流數(shù)據(jù)能夠利用GIS空間分析和可視化Fig.3-11Theflowandstructureofstreamingdat在過(guò)去的幾年里，社交媒體（例如X和Faceb析。在此框架內(nèi)，時(shí)空軌跡/路徑的概念被應(yīng)用于表示社交媒體用戶(hù)的活動(dòng)配置文件。基于下社交媒體用戶(hù)跨越聚合邊界的集體動(dòng)態(tài)。該框架是發(fā)布的推文。返回的推文被組織為一組元組(u,s,t,m)。在第二步中，將文本挖掘方法應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化文本消息m通過(guò)監(jiān)測(cè)與流感樣疾?。↖nfluenz作為地理空間研究的新燃料，空間數(shù)據(jù)智能大模型利用機(jī)器學(xué)習(xí)和先進(jìn)計(jì)算的最新突Fig.3-13Conceptualthree-pillarviewoftheGeoAIlargemodel從物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器傳輸?shù)臅r(shí)間序列數(shù)據(jù)可以利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）來(lái)地理知識(shí)圖譜（GeographicalKn處理自然語(yǔ)言的數(shù)據(jù)處理需求場(chǎng)景下。地理知識(shí)圖譜的優(yōu)勢(shì)在于它是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)存方式,已經(jīng)成為基于大數(shù)據(jù)和人工智能的現(xiàn)代地學(xué)研究的基度、多維度等特點(diǎn)。因此,面向不同學(xué)科和類(lèi)型的地學(xué)知識(shí),建立符合地學(xué)知識(shí)特點(diǎn)并顧及地學(xué)知識(shí)圖譜自適應(yīng)表達(dá)模型應(yīng)用流程如下），用統(tǒng)一的描述語(yǔ)言和圖數(shù)據(jù)庫(kù),如網(wǎng)絡(luò)本體語(yǔ)言（WebOntologyLanguage,OWL）和Fig.3-14ApplicationprocessofadaptiveexpressionmodelofgeographicknowledgegraphFig.3-15GKGenvironmentsandpolicy-basedagentsinteractinreinforcemeHits@1（Filter）平均提高了31.92%。此外，該方法的能力來(lái)證。結(jié)果表明，地理空間距離的限制減少了54.43%和57.24%之間的預(yù)測(cè)的平均誤差距離。Fig.3-16Exampleofageographicknowledgegraph（藍(lán)色：實(shí)體；綠色：值；連接邊：在實(shí)體之間輸入不智能大模型在進(jìn)行多情景土地利用模擬時(shí)，首先需要確定模擬的情景，包括不同的發(fā)展策果進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，比較不同情景下的土地利用變化情況，評(píng)估不同情景對(duì)土地利用的影型：微觀仿真模型基于車(chē)輛行為和交通規(guī)則，對(duì)每輛車(chē)輛的運(yùn)行軌跡進(jìn)行模擬。常用的微需求模型：交通需求模型用于估計(jì)不同情景下的交通需求，包括交通流量、交通出行模式并到最終的特征映射中;tanh函數(shù)激活映射來(lái)預(yù)測(cè)值。這三個(gè)子模型共享相同的結(jié)構(gòu)：①STFM=STFMW°wW+STFMd°wd+STFMr°wrxt=tanh(STFM)Fig.3-17TheoverallframeworkofDSTR-R3.4.3空間數(shù)據(jù)智能公共服務(wù)設(shè)施決策優(yōu)空間數(shù)據(jù)智能大模型中的空間數(shù)據(jù)智能自然災(zāi)害模擬是指利用空間數(shù)據(jù)和智能算法對(duì)（FloodMap-Inertial）推導(dǎo)出上海沿海洪水淹沒(méi)圖。該方法在基于柵格的環(huán)境中采用一種計(jì)算效率高的慣性算法求解二維淺水波方程，使用Forward構(gòu)建的上海，與網(wǎng)格單元分辨率為50米。由于驗(yàn)的洪泛區(qū)粗糙度系數(shù)（Manning’sn=0.06）來(lái)表示城市特征對(duì)流量路由的影響。Fig.3-18Theoreticalframeworkofrainstorm-floodstrategicevacuationplanningforeffectivepopulationtrincoastalmegaciti四、空間數(shù)據(jù)智能大模型應(yīng)用4.1地理大模型與時(shí)空知識(shí)圖譜自然語(yǔ)言時(shí)的諸多限制。其次，通過(guò)AI模型的引入，該系統(tǒng)可以自動(dòng)化學(xué)習(xí)和識(shí)和語(yǔ)言現(xiàn)象，避免了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要手動(dòng)調(diào)整參數(shù)和模型的繁瑣過(guò)程。最后，4.1.2地理人工智能基礎(chǔ)模型Prith衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并利用洪水和火災(zāi)痕跡數(shù)據(jù)微調(diào)而成，旨在將衛(wèi)星數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為顯示洪Prithvi-100M-multi-temporal-cropFig.4-1True-colorHLSimagesofNorthwesternIcelandPrithvi-100m模型最初使用3個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，在微調(diào)過(guò)意數(shù)量的時(shí)間序列一起使用，在應(yīng)用中可體現(xiàn)為用多個(gè)時(shí)間序列的影響來(lái)模擬洪水蔓延趨Fig.4-2Floodmappingidentification(DarkpixelsforlandandlightpixelsfoFig.4-3firetraceidentification(Darkpixelsfornon-burnlandandlightpixelsforbu4.1.3顧及復(fù)雜時(shí)空關(guān)系的地學(xué)知識(shí)圖譜自適應(yīng)表達(dá)孤立性，提高了地學(xué)知識(shí)檢索的精度和效率。它還可以通過(guò)時(shí)空本體來(lái)實(shí)現(xiàn)時(shí)空信息的對(duì)此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)地學(xué)知識(shí)的演化分析和可追溯性.關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上。因此，使用SPARQL（SPARQLProtocolandRDFQueryLanguage）、Fig.4-4TheapplicationprocessofthegeographicknowledgegraphadaptiverepresentationmodelGKG可以將各種地學(xué)知識(shí)以機(jī)器可理解、可計(jì)算的方式組織識(shí)服務(wù)的最有效方式。因此，基于大數(shù)據(jù)和人工智能的地學(xué)研究已成為現(xiàn)代地學(xué)研究的基4.1.4地球科學(xué)知識(shí)圖譜（GeoKG部分包括一組節(jié)點(diǎn)，不同的節(jié)點(diǎn)通過(guò)邏輯計(jì)算聚合形成約GeoKG的完成對(duì)于保持其完整性具有重要意義。常困難的;另一方面，地球大數(shù)據(jù)雖然蘊(yùn)含著深厚的地學(xué)知識(shí)，但自動(dòng)構(gòu)建的知識(shí)體系并不GeoKG的研究還處于初步階段，需要更深入的研方法的基礎(chǔ)上明確評(píng)價(jià)維度;確定各維度的指標(biāo)及相應(yīng)的評(píng)價(jià)方法;提出定性與定量指標(biāo)相4.2.1盤(pán)古：多模態(tài)氣象預(yù)報(bào)大模型在超過(guò)3000個(gè)節(jié)點(diǎn)的超級(jí)計(jì)算機(jī)上花費(fèi)數(shù)小時(shí)進(jìn)行上世紀(jì)20年代以來(lái)，特別是近三十年隨著的AI預(yù)報(bào)方法精度仍然顯著低于數(shù)值預(yù)報(bào)方法，并受到可解釋性欠缺，極端天過(guò)了光流法等外插方法。當(dāng)把AI預(yù)報(bào)方法應(yīng)用于中長(zhǎng)期氣象預(yù)報(bào)時(shí)（數(shù)值氣象預(yù)報(bào)應(yīng)用最分辨率提升到了和數(shù)值預(yù)報(bào)相比擬的水平即0.25°×0.25°,但是其預(yù)報(bào)精度仍然大幅落后于使用100個(gè)模型進(jìn)行集成預(yù)報(bào)，其均方根誤差依然高達(dá)462.5，遠(yuǎn)高于歐洲氣象中心的快速替代模型，并不能直接替代傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法。甚至有氣象學(xué)家指出，AI來(lái)自華為云的研究人員提出了一種新的高分辨率全球AI氣象預(yù)報(bào)系統(tǒng)：盤(pán)古氣象大模型的預(yù)測(cè)精度顯著超過(guò)歐洲氣象中心的高精度預(yù)報(bào)（ECMWFHRESForecast）結(jié)的encoder和decoder減少到Fig.4-5Thestructureofthe3DEarth-SpecificTransformer的Z500五天預(yù)報(bào)均方根誤差為296.7，顯的多模態(tài)遙感圖像(RSI)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。SkySense采用分解多模態(tài)時(shí)空編碼將光學(xué)和合成孔徑雷達(dá)(SAR)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列作為輸Fig.4-6SkySenseModelarchi據(jù)我們所知，SkySense是迄今為止最大的多模態(tài)RSFM，其模塊可以靈活組合幅領(lǐng)先，平均分別為2.76%、3.67%和3圖4-7(a)ESRILandCoverMapFig.4-7Comparisonbetween(a)ESRILandCoverMapand(b)Geo-C4.2.3靈眸：跨模態(tài)遙感生成式預(yù)訓(xùn)練大模型類(lèi)骨干網(wǎng)絡(luò)，可有效建模遙感數(shù)據(jù)的局部和全局特征的依賴(lài)關(guān)系。Fig.4-8Remotesensing-generatedself-supervisedpre-trainingalgoriFig.4-9Cross-modalremotesensingdatasFig.4-10Applicationtaskgeneralization和昇思MindSporeAI框架對(duì)已有模型和訓(xùn)練方法進(jìn)行了國(guó)產(chǎn)化適配，并針對(duì)自監(jiān)督大4.3遙感智能計(jì)算大模型光譜成像能夠捕獲大量的光譜信息，從而能夠?qū)ξ矬w和場(chǎng)景進(jìn)行高度準(zhǔn)確的分析和識(shí)生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)，天氣預(yù)報(bào)，能源開(kāi)發(fā)，生物多樣性保護(hù)和地質(zhì)勘探。遙感衛(wèi)星任務(wù)（如與經(jīng)典的自動(dòng)編碼器相比，MAE使用非對(duì)稱(chēng)設(shè)計(jì)，使編碼器僅對(duì)部分有掩碼令牌）進(jìn)行操作。此外，MAE采用輕量級(jí)解碼器來(lái)從潛在的表示和張量光譜數(shù)據(jù)的有效處理。我們的方法利用90%的掩蔽率以有效的方式捕獲空間和光譜視視覺(jué)表示的編碼器和用于多目標(biāo)重建的解碼器。使我們的方法與眾不同的是漸進(jìn)式訓(xùn)練方Fig.4-11AnillustrativeworkflowoftheunderlyingmodelandadaptationtodownstreamtasksofSpectralG通過(guò)將SpectralGPT模型與幾個(gè)SOTA基礎(chǔ)模型進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試來(lái)嚴(yán)格評(píng)估其性能：和微觀平均精度（mAP即，macro-mAP（mi模型大小，補(bǔ)丁大小和訓(xùn)練時(shí)期。利用4通用的AI模型，具有更好的泛化能力，非常適合各種EO和地球科學(xué)應(yīng)用。4.3.2多模態(tài)人工智能模型賦能對(duì)地觀測(cè)測(cè)平臺(tái)，獲取多模態(tài)遙感大數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)多模態(tài)AI基礎(chǔ)模型，應(yīng)用于實(shí)際客戶(hù)端應(yīng)用，最后模態(tài)AI基礎(chǔ)模型，無(wú)法有效彌合RS大數(shù)據(jù)與高個(gè)顯著的高潮，特別是在利用光譜RS數(shù)據(jù)的背景下。這種激增大大擴(kuò)展了各模型的第一個(gè)實(shí)例。SpectralGPT在廣泛的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，包括超過(guò)一百萬(wàn)個(gè)多模態(tài)光RS大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面表現(xiàn)出了巨大的潛力，特別是在四個(gè)下游任務(wù)中：?jiǎn)螛?biāo)簽場(chǎng)Fig.4-12EOremotesensingintelligentinterpretationsystemsupportedbythebasicmodelofremotesensingbig4.3.3商湯：綜合遙感智能解譯大模型用，更讓分析海量遙感影像數(shù)據(jù)的時(shí)間，顯著縮短。商湯科技推出的SenseRemote和夠解讀不同地物種類(lèi)、影像類(lèi)型、時(shí)間和譜段，同時(shí)生成與人工標(biāo)注相媲美的圖斑效果。業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用需求。商湯遙感業(yè)務(wù)已服務(wù)超過(guò)2萬(wàn)個(gè)行業(yè)用戶(hù)，涵蓋自然資源、農(nóng)業(yè)融、環(huán)保、光伏等領(lǐng)域。尤其在自然資源領(lǐng)域，商商湯AI遙感大模型也已經(jīng)規(guī)模化應(yīng)用，為各行業(yè)用戶(hù)提供高質(zhì)量的解讀服務(wù)，幫式，用戶(hù)無(wú)需上傳遙感數(shù)據(jù)，即可直接獲取成套的遙感影像+結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，降達(dá)87146平方公里。商湯AI遙感大模型是一種功能強(qiáng)大Fig.4-13FromtraditionalremotesensingapplicationmodeltointelligentremotesensingapplicationinnoFig.4-14SenseEarthintelligentremotesensingimageinterpretationplatformFig.4-1514SenseEarthintelligentremotesensingim作為一款高效、實(shí)時(shí)、易用的智能遙感影像解譯平臺(tái)，SenseEarth可看作商湯科技影響，為城市建設(shè)管理、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)提供可靠依據(jù)。此外，商湯科技還展示了基于SenseRemote打造的“智能遙感城查和監(jiān)測(cè)、科學(xué)診斷和分析、高效決策和管理為標(biāo)志的智能化階段，并以“高頻、高清、高精、高效”四大優(yōu)勢(shì)為未來(lái)智慧城市的發(fā)展帶來(lái)更多想象空間。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能地理信息和空間科技產(chǎn)業(yè)的洞察力和效率，推動(dòng)精細(xì)化管理和高品質(zhì)發(fā)展，服務(wù)民生和社4.3.4蒼靈·ImageBot：一體化智能解譯與應(yīng)用大模型解決了從原始影像到專(zhuān)題信息自動(dòng)、快速、精準(zhǔn)生產(chǎn)；面向全球目標(biāo)檢測(cè)、專(zhuān)題制圖和遙感分類(lèi)，建立了百萬(wàn)級(jí)遙感知識(shí)樣本庫(kù)，包括能源、礦產(chǎn)、環(huán)保、基礎(chǔ)設(shè)施等專(zhuān)題目標(biāo)，以及地表覆被和土地利用等要素，建立了全國(guó)覆蓋+全要素+多源和多時(shí)相圖像超大規(guī)模遙據(jù)，指定用于任務(wù)預(yù)測(cè)，增強(qiáng)了遙感應(yīng)用的專(zhuān)業(yè)性及準(zhǔn)確性。蒼靈AI在遙感應(yīng)用業(yè)務(wù)層面由4個(gè)相對(duì)獨(dú)立應(yīng)用的業(yè)務(wù)大模型構(gòu)成，主要包括目標(biāo)檢測(cè)（2）語(yǔ)義分割大模型（CanglingS基于大場(chǎng)景下的多源遙感影像與文本屬性知識(shí)描述，融合遙感數(shù)據(jù)時(shí)間-空間-光譜特30m分辨率光學(xué)、SAR、高光譜等多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)全類(lèi)型地物的土地利用/地產(chǎn)，1期全國(guó)0.8m精細(xì)專(zhuān)題產(chǎn)品、40年la（3）變化檢測(cè)大模型（CanglingCha量。蒼靈衛(wèi)士已廣泛應(yīng)用于多種復(fù)雜場(chǎng)景的遙感變化檢測(cè)任務(wù)中，服務(wù)于國(guó)家生態(tài)紅線監(jiān)識(shí)別、變化檢測(cè)與定量反演，可實(shí)現(xiàn)從原始衛(wèi)星影像到專(zhuān)題產(chǎn)品的全自動(dòng)性一體化應(yīng)用服4.4城市交通與公共設(shè)施服務(wù)智能大模型完成一些復(fù)雜的操作，或者為人類(lèi)用戶(hù)提供有洞察力的建議和決策。值得注意的是，利用來(lái)自視頻數(shù)據(jù)、檢測(cè)器數(shù)據(jù)、仿真系統(tǒng)數(shù)據(jù)等來(lái)源的多模式交通數(shù)據(jù)。流量基礎(chǔ)模型器層促進(jìn)數(shù)據(jù)訪問(wèn)。在框架的最外層，大型語(yǔ)言模型（LargeLanguageTFM識(shí)別用戶(hù)需求并協(xié)調(diào)任務(wù)執(zhí)行。這種整合有望通過(guò)利用人工智能的潛力來(lái)解決交通數(shù)關(guān)任務(wù)不可避免地涉及子任務(wù)，這些子任務(wù)常局限于具有單輪輸入和輸出的特定任務(wù)，但大量成熟的TFM本用作提示，并傳遞給下一步進(jìn)行提示管理。然后引入“提示管理”來(lái)定義LLM代理的素合并成一個(gè)內(nèi)聚提示，代理就配備了必要的上下文和指令，以促進(jìn)有效的任務(wù)解構(gòu)和執(zhí)TFM執(zhí)行不同的任務(wù)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)檢索和分析、數(shù)據(jù)可視化和系統(tǒng)優(yōu)化等功能，最終生成4.4.2基于不規(guī)則卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)共享單車(chē)需求交通選擇，自行車(chē)共享服務(wù)可以減少碳排放并增強(qiáng)公共交通最后一英里的連通性。在集成來(lái)捕獲交通需求的時(shí)空信息。通常，CNN利用常規(guī)卷積核掃描輸求的空間特征。RNN利用從序列的過(guò)去元素中提取的時(shí)間動(dòng)態(tài)行為型在各種交通預(yù)測(cè)任務(wù)中取得了良好的性能。然而，CNN在捕時(shí)存在一定的缺點(diǎn)。CNN在圖像的目標(biāo)檢測(cè)中取得了理想的性能，因?yàn)槭秋@示相似時(shí)間自行車(chē)使用模式的地方。使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)(IrConv+LSTM:P)和動(dòng)態(tài)時(shí)間兩個(gè)變體（IrConv+LSTM:P和IrConv+LSTM:D）和幾個(gè)基準(zhǔn)圖4-17所示，每個(gè)模塊采用三層不規(guī)則卷積架構(gòu)來(lái)Fig.4-17Theoverallstructureoft享系統(tǒng)以及芝加哥、華盛頓特區(qū)、紐約和倫敦的四個(gè)車(chē)站系統(tǒng)。本研究發(fā)現(xiàn)IrCon4.4.3解構(gòu)城市設(shè)施分布大模型應(yīng)用一大排放源時(shí)就需要提出城市空間利用的新方式，這需要更好地了解設(shè)施和人口的空間分勤者出行成本研究的補(bǔ)充，還在這項(xiàng)工作中分析了個(gè)人到最近各種便利設(shè)施的道路網(wǎng)絡(luò)距所有這些因素導(dǎo)致設(shè)施分配和居民住區(qū)之間復(fù)雜的相互作用，可以成為未來(lái)研究的重要途4.4.4深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的城市設(shè)施選址此方法在解決方案準(zhǔn)確性方面優(yōu)于遺傳算法，同最終生成最終解決方案。深度學(xué)習(xí)模型由編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)組成，其中編碼器和解碼器包4.5資源環(huán)境大模型應(yīng)用4.5.1全球土壤無(wú)機(jī)碳分布格局及其動(dòng)態(tài)降淀到深層土壤中，部分通過(guò)排水從土壤中去除DIC（球幾乎每個(gè)大陸、氣候帶和生物群落的樣本（圖4-19并提供了對(duì)SIC全球模式的見(jiàn)解。Fig.4-19DistributionoftheoriginalobservedvaluesfortheSICcontent驅(qū)動(dòng)關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立分類(lèi)和回歸模型分類(lèi)：曲線計(jì)方法捕獲了現(xiàn)實(shí)世界SIC的更多異質(zhì)性和變化。這一改進(jìn)是通過(guò)多個(gè)環(huán)境Fig.4-20SICglobalmapofsurface2msoilat1km2spatialresolutionpH值，29%；溫度年較差，4.9%；溫度季節(jié)性，3.0%；陽(yáng)離子交換能力，2.6%；最冷季度Fig.4-21PredictoroftheSICFig.4-22Globalbudget4.5.2全球河流水域變化熱點(diǎn)區(qū)域時(shí)空分析生態(tài)環(huán)境可持續(xù)和區(qū)域氣候的穩(wěn)定有著重要意義。在全球變化(全球變暖、冰川凍土融化、該研究基于最新的SWOT衛(wèi)星河流數(shù)據(jù)庫(kù)(SWORD)以及全球地表水體頻率數(shù)據(jù)集(GlobalSurfaceWater,GSW)，全面調(diào)查了全球范圍內(nèi)總長(zhǎng)度為2,097,799km、總面積達(dá)編了2000年以來(lái)全球新建水庫(kù)數(shù)據(jù)集，并通過(guò)建立球河流水域擴(kuò)張/萎縮的空間格局和熱點(diǎn)區(qū)域，并結(jié)合長(zhǎng)時(shí)序氣象資料、夜晚燈光數(shù)據(jù)、發(fā)結(jié)果表明，全球約有五分之一的河流發(fā)生了顯著的河道地貌形態(tài)演變(如河道遷移、辮印度河、恒河、伊洛瓦底江、里姆河)和南美洲的亞馬遜河中上游，這些流域內(nèi)河道演變比Fig.4-23Distributionofchangetypesofdifferentriversglobally(Type-M：河道形態(tài)演變型；Typ變化類(lèi)型的全球分布狀況.(b)全球六大洲不同類(lèi)型河流變化的面積統(tǒng)計(jì).(c)全球25個(gè)主要流域內(nèi)不同變化類(lèi)型統(tǒng)計(jì).(d-f)三種變化類(lèi)型的水體頻率變化(OCI,Occurrencechangeinte面積凈變化幅度，本研究揭示了全球增加和減少幅度最顯著的八個(gè)熱點(diǎn)地區(qū)(表示為正和負(fù)熱點(diǎn)區(qū))的變化特征及與主要?dú)夂蛞?降水、溫度及蒸散發(fā))的關(guān)系。正熱點(diǎn)地區(qū)均位于亞利亞西部和印度北部，主要由干旱或半干旱氣候主導(dǎo)。研究還探討了我國(guó)黃河流以來(lái)河流水域面積相對(duì)擴(kuò)張的原因，可能與21世紀(jì)以來(lái)黃相對(duì)于河流水域擴(kuò)縮比例，全球一半以上(70.2%)的河流相對(duì)穩(wěn)定，比例最高分布在北方面，發(fā)達(dá)地區(qū)較早發(fā)展的河道堤防工程，穩(wěn)固了河流Fig.4-24Dryandwethydrologicalsignalcharacteristicsofglobalrivers-減少-相對(duì)穩(wěn)定的比例)，圖下為水域擴(kuò)張和萎縮的