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AI+國(guó)土空間治理的昌平實(shí)踐:大數(shù)據(jù)深度治理?yè)纹鹬悄軕?yīng)用場(chǎng)景

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導(dǎo) 讀

為深入貫徹落實(shí)國(guó)家和北京市關(guān)于自然資源數(shù)智化轉(zhuǎn)型,切實(shí)推動(dòng)“以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、以數(shù)據(jù)賦能管理、以數(shù)據(jù)提升服務(wù)”的治理模式落地見效。清華同衡與市規(guī)劃自然資源委昌平分局合作實(shí)施了分局國(guó)土空間數(shù)據(jù)深度治理,通過該項(xiàng)目總結(jié)出一套從原始數(shù)據(jù)處理到知識(shí)庫(kù)、向量庫(kù)建設(shè)的系統(tǒng)化數(shù)據(jù)治理工藝,良好的數(shù)據(jù)治理效果支撐了規(guī)劃實(shí)施、耕地保護(hù)、執(zhí)法監(jiān)測(cè)等AI+應(yīng)用場(chǎng)景,在規(guī)劃出圖、問題圖斑線索獲取方面取得了至少7.5倍以上的工作效率。

為推進(jìn)北京市規(guī)劃自然資源委昌平分局的國(guó)土空間治理數(shù)智化場(chǎng)景建設(shè),清華同衡承建并先期完成了昌平分局的國(guó)土空間大數(shù)據(jù)深度治理工作,堅(jiān)持以場(chǎng)景需求和數(shù)據(jù)內(nèi)涵為驅(qū)動(dòng)力,對(duì)象級(jí)顆粒度為治理深度的原則,歷經(jīng)一年最終建成可生產(chǎn)知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)體系。經(jīng)過700多個(gè)各色原始數(shù)據(jù)文件的梳理,形成了7大類、230子類、45小類數(shù)據(jù),入庫(kù)總量4T,輸出45套專題圖,樣本切片6T,訓(xùn)練完成5種類型、10多種AI模型權(quán)重文件,支撐了耕地保護(hù)、執(zhí)法監(jiān)測(cè)、規(guī)劃實(shí)施等AI+應(yīng)用場(chǎng)景,在問題圖斑線索獲取、規(guī)劃出圖方面取得了至少7.5倍的工作效率。


一、數(shù)據(jù)治理工藝

昌平分局的數(shù)據(jù)治理工藝是一個(gè)系統(tǒng)化、分層級(jí)的閉環(huán)管理流程,旨在將分散、異構(gòu)的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化、可信賴的知識(shí)資產(chǎn),最終服務(wù)于數(shù)智化應(yīng)用。整個(gè)工藝以“數(shù)據(jù)規(guī)范和治理管理體系”為指導(dǎo)原則,并貫穿“信息安全管理體系”,確保數(shù)據(jù)在全生命周期內(nèi)的合規(guī)性與安全性。


該工藝可分為五個(gè)核心階段,自下而上逐層推進(jìn):

1. 數(shù)據(jù)采集與匯聚

規(guī)自分局的數(shù)據(jù)體系由內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與外部協(xié)作數(shù)據(jù)構(gòu)成:內(nèi)部數(shù)據(jù)源自各業(yè)務(wù)科室,涵蓋基礎(chǔ)地理、房屋建筑、規(guī)劃、市政與交通設(shè)施、耕保、土地儲(chǔ)備、土地利用、執(zhí)法及產(chǎn)業(yè)專題等;外部數(shù)據(jù)則來自合作單位或公共平臺(tái),包括林保規(guī)劃、地質(zhì)災(zāi)害、文保數(shù)據(jù)等。

在技術(shù)流程上,首先開展數(shù)據(jù)資源梳理,對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行盤點(diǎn)、分類及元數(shù)據(jù)登記;隨后通過API接口、批量文件導(dǎo)入、手工編輯等方式實(shí)施數(shù)據(jù)采集;繼而利用ETL或數(shù)據(jù)湖架構(gòu)將分散數(shù)據(jù)匯聚至統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)或倉(cāng)庫(kù);同時(shí)建立基于定時(shí)調(diào)度或事件觸發(fā)的數(shù)據(jù)更新機(jī)制,確保數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢(shì)性與一致性。最終輸出為初步整合的“原始數(shù)據(jù)”集合,數(shù)據(jù)形態(tài)涵蓋結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表、GIS矢量數(shù)據(jù)(如Shapefile、空間庫(kù)),為后續(xù)治理、建模與分析提供基礎(chǔ)支撐。


2. 精細(xì)化數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化

數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化階段作為數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié),旨在通過系統(tǒng)化處理消除數(shù)據(jù)噪音并統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑。主要工藝活動(dòng)包括:對(duì)數(shù)據(jù)字段類型、編碼規(guī)則及命名規(guī)范進(jìn)行格式標(biāo)準(zhǔn)化;對(duì)空間數(shù)據(jù)實(shí)施坐標(biāo)系統(tǒng)一,通過投影轉(zhuǎn)換確保所有地理信息基于同一坐標(biāo)框架;開展內(nèi)容核驗(yàn),檢查數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性與一致性;針對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行拓?fù)錂z查,驗(yàn)證幾何關(guān)系(如重疊、縫隙、懸掛點(diǎn)等)的邏輯合理性;并對(duì)缺失的關(guān)鍵屬性字段進(jìn)行屬性補(bǔ)全或推算。該階段的輸出結(jié)果為高質(zhì)量、高一致性的“準(zhǔn)成品數(shù)據(jù)”,從而為后續(xù)數(shù)據(jù)融合與深度治理奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。


3. 智能化數(shù)據(jù)融合與對(duì)象化治理

在智能化數(shù)據(jù)融合與對(duì)象化治理階段,系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到語(yǔ)義化“對(duì)象”及其“關(guān)系”的躍遷。通過智能化數(shù)據(jù)融合技術(shù),對(duì)多源數(shù)據(jù)中同一業(yè)務(wù)實(shí)體(如地塊、建筑)的異構(gòu)記錄進(jìn)行實(shí)體解析、沖突消解與合并去重,并基于業(yè)務(wù)規(guī)則、空間拓?fù)浠驁D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法建立跨數(shù)據(jù)集的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。隨后進(jìn)入對(duì)象化治理環(huán)節(jié),為每個(gè)核心實(shí)體分配全局唯一、持久化的對(duì)象編碼(如UUID或業(yè)務(wù)編碼),并依據(jù)本體模型或知識(shí)圖譜模式,將實(shí)體及其語(yǔ)義關(guān)系(如“包含”“相鄰”“屬于”)結(jié)構(gòu)化建模。

最終,該過程輸出富含語(yǔ)義與關(guān)聯(lián)信息的“對(duì)象化數(shù)據(jù)”,通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型持久化存儲(chǔ)至關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)或圖數(shù)據(jù)庫(kù),為上層智能分析、可視化與決策支持提供高質(zhì)量、可追溯、可關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)底座。


4. 知識(shí)圖譜構(gòu)建

知識(shí)圖譜構(gòu)建旨在將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)一步抽象為知識(shí)網(wǎng)絡(luò),以支持高級(jí)分析與智能應(yīng)用。該階段的工藝活動(dòng)包括:通過定義和抽取實(shí)體間深層語(yǔ)義關(guān)系來構(gòu)建知識(shí)圖譜的骨架;提供高效的圖譜檢索接口,以支持復(fù)雜關(guān)系路徑的查詢;并對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行持續(xù)維護(hù),包括更新內(nèi)容、修正錯(cuò)誤及擴(kuò)展新知識(shí)節(jié)點(diǎn)與關(guān)系。最終,該階段輸出生成動(dòng)態(tài)、可擴(kuò)展的“知識(shí)庫(kù)”、“圖數(shù)據(jù)庫(kù)”和“向量數(shù)據(jù)庫(kù)”,從而為AI推理、智能問答及決策支持等應(yīng)用場(chǎng)景提供核心知識(shí)支撐。



抽取以地塊為中心狀態(tài)下的知識(shí)圖譜展示

5. 總結(jié)

本數(shù)據(jù)深度治理工藝是一個(gè)“由底向上、層層精煉、閉環(huán)迭代”的過程。它始于對(duì)海量原始數(shù)據(jù)的匯聚,經(jīng)過清洗標(biāo)準(zhǔn)化、對(duì)象化建模、語(yǔ)義關(guān)系構(gòu)建,最終沉淀為高價(jià)值的知識(shí)資產(chǎn)。整個(gè)過程在規(guī)范體系和安全體系的雙重護(hù)航下運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)了從“數(shù)據(jù)”到“信息”再到“知識(shí)”的完整價(jià)值鏈轉(zhuǎn)化,為智慧城市建設(shè)、數(shù)字化決策和智能化應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)可靠的數(shù)據(jù)底座。

二、數(shù)據(jù)治理支撐的數(shù)智應(yīng)用成果

基于系統(tǒng)化的深度數(shù)據(jù)治理,研發(fā)了國(guó)土空間大數(shù)據(jù)治理和智慧協(xié)同工作平臺(tái),構(gòu)建了鄉(xiāng)村規(guī)劃實(shí)施、耕地保護(hù)、執(zhí)法監(jiān)測(cè)等AI+應(yīng)用場(chǎng)景。

1. 鄉(xiāng)村規(guī)劃實(shí)施

為了健全村莊規(guī)劃實(shí)施管理機(jī)制,結(jié)合“通則式”管理規(guī)定將項(xiàng)目實(shí)施路徑進(jìn)行空間掛接,開發(fā)自動(dòng)化、智能化生成報(bào)審要件的數(shù)據(jù)模塊,打造鄉(xiāng)村治理和規(guī)劃綜合實(shí)施方案協(xié)同平臺(tái)。

①村莊規(guī)劃?rùn)C(jī)器輔助套合

村莊規(guī)劃套合機(jī)器出圖分消除差異、要素套合、輸出成果三步,詳述如下:

消除差異:對(duì)比篩選“村莊規(guī)劃用地分類”、“鄉(xiāng)鎮(zhèn)國(guó)土空間規(guī)劃分區(qū)”差異圖斑,結(jié)合村莊用地現(xiàn)狀實(shí)際,人工決策、交互式消除圖斑差異,生成新的“村莊規(guī)劃用地分類”、“鄉(xiāng)鎮(zhèn)國(guó)土空間規(guī)劃分區(qū)”和“三大設(shè)施”。

要素套合:利用消除差異后的“村莊規(guī)劃用地分類”和“鄉(xiāng)鎮(zhèn)國(guó)土空間規(guī)劃分區(qū)”與村界、現(xiàn)狀遙感影像、村莊建設(shè)邊界、三大設(shè)施數(shù)據(jù)套合,與城鎮(zhèn)開發(fā)邊界、生態(tài)保護(hù)紅線、永久基本農(nóng)田保護(hù)圖斑、水源保護(hù)地、歷史文化保護(hù)范圍控制線套合,生成所需的成果供預(yù)覽檢查。

輸出成果:將預(yù)覽和檢查無誤的套合成果如村莊規(guī)劃套合成果完善說明、核心指標(biāo)表、現(xiàn)狀影像圖、底線管控和村莊建設(shè)邊界圖、規(guī)劃用地功能和設(shè)施分布示意圖、近期建設(shè)項(xiàng)目示意圖等輸出成最終正式圖件。



村莊規(guī)劃套合機(jī)器出圖(已脫敏,勿據(jù)此為它證)

②鄉(xiāng)村規(guī)劃實(shí)施方案?jìng)浒笀D則機(jī)器生成

據(jù)京規(guī)自發(fā)〔2025〕114號(hào)文,地上建筑面積不超過2000平方米的農(nóng)村公共公益項(xiàng)目、地上建筑面積不超過10000平方米的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目,可通過編制項(xiàng)目建設(shè)方案和備案圖則的方式,在符合套合后村莊規(guī)劃各項(xiàng)空間管控要求和各區(qū)鄉(xiāng)村地區(qū)通用管控規(guī)則的前提下,確定具體建設(shè)項(xiàng)目的用地、建筑規(guī)模、高度等基本建設(shè)指標(biāo)。平臺(tái)自動(dòng)生成備案圖則,不再需要編制規(guī)劃綜合實(shí)施方案。


鄉(xiāng)村規(guī)劃備案圖則機(jī)器生成(已脫敏,勿據(jù)此為它證)

③規(guī)劃選址報(bào)告輔助機(jī)器生成

預(yù)設(shè)項(xiàng)目選址的標(biāo)準(zhǔn)化圖件輸出規(guī)則,構(gòu)建報(bào)告文檔自動(dòng)化生成腳本,依據(jù)項(xiàng)目數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)成果模板自動(dòng)生成完整報(bào)告、一鍵生成選址法定圖件。


規(guī)劃選址報(bào)告機(jī)器生成(已脫敏,勿據(jù)此為它證)

2. 耕地智能監(jiān)管


昌平分局堅(jiān)持“數(shù)據(jù)治理筑基、數(shù)智場(chǎng)景賦能”,積極探索“科技護(hù)田”新路徑,在數(shù)據(jù)深度治理的基礎(chǔ)上創(chuàng)新開發(fā)了問題圖斑自動(dòng)發(fā)現(xiàn)、線上協(xié)同整改、耕保多維矩陣駕駛艙、一鍵式生成分析報(bào)告等應(yīng)用場(chǎng)景,建成問題圖斑自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)、“田巡”小程序及數(shù)字駕駛艙功能模塊,構(gòu)建了耕地智能監(jiān)管新模式。


耕保多維矩陣駕駛艙


問題圖斑整改后多部門聯(lián)審過程跟蹤

3. 數(shù)智執(zhí)法監(jiān)測(cè)

為有效破解現(xiàn)今執(zhí)法難題,昌平分局以“數(shù)智賦能”為核心引擎,通過制度革新、技術(shù)突破等方式建立“智慧巡查”管理體系,推動(dòng)執(zhí)法巡查從“被動(dòng)響應(yīng)”向“主動(dòng)防控”轉(zhuǎn)變,實(shí)現(xiàn)對(duì)違法行為的精準(zhǔn)識(shí)別、精準(zhǔn)預(yù)警與精準(zhǔn)打擊,為嚴(yán)守耕地保護(hù)紅線、遏制違法行為筑牢了堅(jiān)實(shí)的“智慧防線”。



差異圖斑的初審和會(huì)商


核查結(jié)果反饋

感謝本項(xiàng)目實(shí)施過程中北京測(cè)繪院、北規(guī)院弘都規(guī)劃建筑設(shè)計(jì)研究院有限公司的大力支持!

編輯/排版|王淑蕓

封面圖/圖片|供稿部門

供稿|清華同衡 詳細(xì)規(guī)劃與設(shè)計(jì)分院 CIM智慧城市研究室

特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布,本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。

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