本文內(nèi)容來源于《測繪學(xué)報》2025年第12期

論人工智能時代的測繪學(xué)發(fā)展

引用

李德仁, 王密, 申文斌, 等. 論人工智能時代的測繪學(xué)發(fā)展[J]. 測繪學(xué)報, 2025, 54(12): 2107-2115.

摘要

在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展與時空信息應(yīng)用需求日益增長的背景下，時空智能學(xué)作為融合測繪、導(dǎo)航、遙感、通信與人工智能的新興學(xué)科應(yīng)運而生。它借助通導(dǎo)遙智能傳感器、云計算和人工智能技術(shù)，實現(xiàn)對自然與人類活動的智能感知、認(rèn)知及決策支持，致力于推動可持續(xù)發(fā)展。測繪學(xué)在其中承擔(dān)核心支撐作用，需構(gòu)建四維時空基準(zhǔn)以保障時空信息的精確性，發(fā)展“快準(zhǔn)靈”的智能處理技術(shù)以應(yīng)對海量數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，并通過多維動態(tài)可視化手段提升時空信息理解效率?！叭珖粡垐D”工程是時空智能學(xué)理論落地實踐的典型范式，依托東方慧眼星座和天地圖，推動時空信息在政務(wù)、公眾、商業(yè)領(lǐng)域的統(tǒng)一應(yīng)用，實現(xiàn)動態(tài)更新與智能分析。未來，時空智能學(xué)將深化理論體系，完善時空基準(zhǔn)構(gòu)建與數(shù)據(jù)處理理論，結(jié)合人工智能前沿技術(shù)，促進(jìn)全球時空信息共享，為城市治理、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域提供更精準(zhǔn)的決策支持，助力人類命運共同體建設(shè)。

引言

測繪學(xué)的發(fā)展歷程始終與技術(shù)革新深度交織，經(jīng)歷了從傳統(tǒng)測繪到信息化測繪再到智能化測繪的范式躍遷。傳統(tǒng)測繪以三角測量、水準(zhǔn)測量等人工觀測手段為主，通過實地踏勘與幾何解算實現(xiàn)地理信息的采集與表達(dá)，其成果多以紙質(zhì)地圖形式呈現(xiàn)，服務(wù)范圍局限于基礎(chǔ)地形測繪與工程建設(shè)。20世紀(jì)末，隨著衛(wèi)星定位、航空航天遙感、全球?qū)Ш叫l(wèi)星定位系統(tǒng)（global navigation satellite system，GNSS）和地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）等技術(shù)的興起，測繪進(jìn)入信息化時代，實現(xiàn)了從人工測量到數(shù)字制圖[1]的跨越。當(dāng)前，智能化測繪[2]正依托物聯(lián)網(wǎng)、云計算和人工智能技術(shù)，推動測繪領(lǐng)域從“單一空間信息服務(wù)能力”向“時空智能決策支撐能力”轉(zhuǎn)型[3]。

人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，不僅為時空信息處理提供了前所未有的技術(shù)工具，更從方法論層面帶來了根本性變革。在此背景下，時空智能學(xué)[4]作為融合測繪、導(dǎo)航、遙感與人工智能的新興學(xué)科，旨在通過通導(dǎo)遙智能傳感器、云計算和人工智能等技術(shù)，實現(xiàn)對自然與人類活動的智能感知、認(rèn)知及決策支持。它不僅關(guān)注空間和時間的基本屬性，更強(qiáng)調(diào)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、動態(tài)分析與智能決策等，為城市治理、環(huán)境保護(hù)、災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域提供精準(zhǔn)、實時的時空信息服務(wù)。時空智能學(xué)的興起，標(biāo)志著人類對時空信息的認(rèn)知與應(yīng)用進(jìn)入了全新階段，為解決復(fù)雜時空問題提供了系統(tǒng)性方案。

本文結(jié)合當(dāng)前人工智能技術(shù)的發(fā)展階段，探討時空智能學(xué)在測繪學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展路徑與應(yīng)用，以期為測繪學(xué)的智能化轉(zhuǎn)型提供參考。

1　時空智能學(xué)的興起

世界由運動的物質(zhì)構(gòu)成，需借助時空信息描述其運動。在萬物互聯(lián)和人工智能時代，時空數(shù)據(jù)[5]呈現(xiàn)爆炸式增長，且具備多模態(tài)、高動態(tài)、強(qiáng)關(guān)聯(lián)的特點[6]。傳統(tǒng)地理分析方法受限于數(shù)據(jù)采集與處理效率較低、時序動態(tài)分析難度較大，難以充分支撐城市擴(kuò)張、災(zāi)害預(yù)警等復(fù)雜場景的精細(xì)化需求。而物聯(lián)網(wǎng)、云計算與人工智能等技術(shù)的迅猛發(fā)展，推動時空數(shù)據(jù)獲取、處理、信息提取與知識挖掘走向智能化[7]，從而推動了時空智能學(xué)的誕生。

時空信息的采集、處理和解讀方法，在技術(shù)浪潮的推動下不斷演進(jìn)[8]。在早期發(fā)展階段，測繪學(xué)依賴大地測量、攝影測量等基礎(chǔ)技術(shù)，通過飛機(jī)航測、早期衛(wèi)星初步獲取地表信息，GIS尚處于理論探索與雛形開發(fā)階段，僅能為空間數(shù)據(jù)管理提供基礎(chǔ)性技術(shù)框架。隨著數(shù)字化與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的興起，數(shù)字相機(jī)普及提升數(shù)據(jù)采集便捷性，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與GIS技術(shù)深度融合，大幅提升了時空數(shù)據(jù)的共享與處理效率，形成數(shù)據(jù)獲取與共享分析的技術(shù)閉環(huán)。當(dāng)前，我們已進(jìn)入智能驅(qū)動的新階段，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生等技術(shù)與測繪深度融合，推動人工智能從早期理論探索轉(zhuǎn)向測繪領(lǐng)域的規(guī)?；瘜嵱没?，實現(xiàn)從海量時空數(shù)據(jù)中高效提取專題信息與挖掘隱性知識，為時空智能學(xué)的發(fā)展提供了核心技術(shù)支撐。

人工智能[9]的發(fā)展，為時空智能學(xué)提供了全新的方法論[10]。從早期理論探索到廣泛應(yīng)用，人工智能的每一次技術(shù)突破都推動著相關(guān)領(lǐng)域的變革。在時空信息處理領(lǐng)域，人工智能推動了從“確定性建模”向“概率性認(rèn)知”轉(zhuǎn)變、從“單模態(tài)分析”到“多模態(tài)融合”升級、從“靜態(tài)描述”向“動態(tài)決策”跨域的范式變革。在時空信息智能處理領(lǐng)域，人工智能大模型提升了從遙感影像中提取地物信息的效率和精度[3]。同時，人工智能通過融合多學(xué)科技術(shù)，助力構(gòu)建時空智能體系，實現(xiàn)對地球空間信息的智能感知、分析與應(yīng)用。

時空智能學(xué)[11-12]正是在上述技術(shù)浪潮中形成的新興學(xué)科，它是利用通導(dǎo)遙智能傳感器、云計算和人工智能方法，對自然活動與人類活動進(jìn)行感知、認(rèn)知并支持智能決策的科學(xué)和技術(shù)。它是當(dāng)代和未來測繪遙感地理信息學(xué)的智能化發(fā)展方向，也是人工智能在時空信息領(lǐng)域深度融合的重要體現(xiàn)。如圖1所示，時空智能學(xué)以回答“何時（When）、何地（Where）、何種目標(biāo)（What object）、何種變化（What change）、何種機(jī)理（Why）、何種對策（What reaction）”六大核心問題為基本框架，致力于服務(wù)強(qiáng)軍、富國、利民的戰(zhàn)略目標(biāo)，推動人和自然的協(xié)同可持續(xù)發(fā)展?！?W”問題貫穿時空信息從采集到?jīng)Q策的全鏈條，構(gòu)成了該學(xué)科的方法論基礎(chǔ)。

圖1

圖1時空智能學(xué)的核心體系

Fig. 1Core system of spatio-temporal intelligence

作為服務(wù)科學(xué)的關(guān)鍵組成部分，時空智能學(xué)遵循“4個Right”原則，即在規(guī)定的時間（Right time）內(nèi)，將所需地點（Right place）的正確數(shù)據(jù)、信息和知識（Right data/information/knowledge）傳遞給需要的人（Right person）。這一原則貫穿時空智能學(xué)的理論構(gòu)建與應(yīng)用實踐，既體現(xiàn)了其技術(shù)屬性，更突顯了其服務(wù)于人類社會的價值導(dǎo)向。然而，時空智能學(xué)的研究范疇并不限于此。如圖2所示，它還涵蓋深空、空天、空地、水下、社會經(jīng)濟(jì)乃至醫(yī)學(xué)等多個維度的應(yīng)用領(lǐng)域，這些領(lǐng)域擴(kuò)展了時空智能學(xué)的應(yīng)用范圍，使其從基礎(chǔ)測量走向多維智能分析?！?W”和“4個Right”作為核心理論要素，為各研究方向提供了統(tǒng)一的基礎(chǔ)框架與服務(wù)準(zhǔn)則，而時空智能學(xué)的完整內(nèi)涵仍將隨著技術(shù)演進(jìn)與應(yīng)用場景拓展而持續(xù)豐富與深化。

圖2

圖2時空智能學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域

Fig. 2Application domains of spatio-temporal intelligence

2　時空基準(zhǔn)的現(xiàn)代物理基礎(chǔ)

時空基準(zhǔn)作為時空智能學(xué)的核心支柱之一[13]，為其提供了統(tǒng)一的時空參考框架及處理復(fù)雜時空問題所需的精確時空度量與統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)[14]。在構(gòu)建現(xiàn)代時空基準(zhǔn)的過程中，對時空本質(zhì)的理解經(jīng)歷了從牛頓力學(xué)時空觀到愛因斯坦廣義相對論時空觀的變革。按照牛頓力學(xué)時空觀，時間、空間和物質(zhì)都是相互獨立的。但廣義相對論則將時間、空間、物質(zhì)和運動統(tǒng)一于一個理論框架，建立了四維時空理論。廣義相對論四維時空理論是現(xiàn)代物理學(xué)兩大支柱之一，能更精準(zhǔn)地描述自然現(xiàn)象。因此，有必要基于四維時空的物理基礎(chǔ)，構(gòu)建統(tǒng)一的四維時空基準(zhǔn)，以滿足時空智能學(xué)在不同領(lǐng)域、不同尺度下的應(yīng)用需求。

2.1　四維時空的物理基礎(chǔ)

時空并非孤立存在，空間、時間、物質(zhì)與運動緊密相連。物質(zhì)和運動對時空度量有顯著影響，如廣義相對論中所提及的量桿變短、時鐘變慢等現(xiàn)象。廣義相對論的三大預(yù)言——光線偏折、水星近日點進(jìn)動及引力紅移，均已得到試驗檢驗，不僅證實了時空與物質(zhì)、運動的內(nèi)在聯(lián)系，更為時空基準(zhǔn)的研究奠定了重要的理論基石。在這種理論框架下，時空基準(zhǔn)不再是簡單的空間和時間的參考標(biāo)準(zhǔn)，而是需要綜合考慮物質(zhì)分布和運動狀態(tài)的復(fù)雜體系。這種“物質(zhì)-運動-時空”的關(guān)聯(lián)模型，為陸地、海洋、近地空間乃至深空的基準(zhǔn)構(gòu)建提供了統(tǒng)一的物理基礎(chǔ)。

2.2　不同區(qū)域的時空基準(zhǔn)統(tǒng)一

（1）陸地時空基準(zhǔn)的統(tǒng)一。陸地時空基準(zhǔn)以地心地固參考系為核心，空間坐標(biāo)、重力場和時間共同構(gòu)建起四維時空參考系。其中，大地水準(zhǔn)面作為高程起算面，在陸地時空基準(zhǔn)中扮演著關(guān)鍵角色，它是最接近平均海水面的重力位等位面，與地球自然表面的形狀密切相關(guān)。時間基準(zhǔn)定義在大地水準(zhǔn)面上，且時鐘運行速率會因所處位置重力位的不同而有所差異。這意味著在陸地范圍內(nèi)，不同地點的時間和空間度量都需要基于統(tǒng)一的大地水準(zhǔn)面進(jìn)行精確校準(zhǔn)，以確保時空基準(zhǔn)的準(zhǔn)確性和一致性。

（2）陸海時空基準(zhǔn)的統(tǒng)一。海洋內(nèi)部通過布設(shè)時鐘，并利用光纖與陸地時鐘連接，將水下空間位置、水下重力場及水下守時與陸地要素有機(jī)結(jié)合，形成統(tǒng)一的陸海四維時空基準(zhǔn)。這種統(tǒng)一的時空基準(zhǔn)打破了陸地與海洋之間的時空界限，為海洋資源勘探、海洋環(huán)境監(jiān)測及海上交通導(dǎo)航等領(lǐng)域提供了高精度、統(tǒng)一的時空參考，極大地促進(jìn)了陸海統(tǒng)籌發(fā)展和海洋科學(xué)研究。

（3）近地空間時空基準(zhǔn)的統(tǒng)一。近地空間采用地心地固系、地心準(zhǔn)慣性系及地球重力場，并以大地水準(zhǔn)面上的基準(zhǔn)鐘作為時間基準(zhǔn)，該基準(zhǔn)鐘是校準(zhǔn)到大地水準(zhǔn)面上的原子鐘。由衛(wèi)星星座中的原子鐘構(gòu)成近地區(qū)域時間網(wǎng)，此時間網(wǎng)與地面基準(zhǔn)鐘建立穩(wěn)定聯(lián)系，進(jìn)而構(gòu)建起統(tǒng)一的近地區(qū)域四維時空基準(zhǔn)。這一基準(zhǔn)體系在衛(wèi)星導(dǎo)航、遙感監(jiān)測、航天活動等近地空間應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，它確保了各類空間任務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)精確的時空定位和時間同步。

（4）深空時空基準(zhǔn)的統(tǒng)一。在深空探索領(lǐng)域，需要在其他行星構(gòu)建行星時空基準(zhǔn)，并與陸地時空基準(zhǔn)建立聯(lián)系，以實現(xiàn)深空時空基準(zhǔn)的統(tǒng)一?？臻g坐標(biāo)采用地心地固系、日心準(zhǔn)慣性系及行星固結(jié)系，同時考慮太陽系引力場的影響；時間則通過將行星時鐘與衛(wèi)星星座原子鐘相關(guān)聯(lián)，最終與大地水準(zhǔn)面上的基準(zhǔn)鐘建立聯(lián)系。深空時空基準(zhǔn)的建立為人類探索宇宙、開展星際航行和深空探測任務(wù)提供了不可或缺的時空框架。

3　時空數(shù)據(jù)處理走向“快準(zhǔn)靈”

在數(shù)字化浪潮中，時空數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，對其處理的效率、精度和靈活性要求也日益提高。時空數(shù)據(jù)處理正朝著“快準(zhǔn)靈”[15]的方向發(fā)展，這一趨勢體現(xiàn)在多個方面，從大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速處理能力到數(shù)據(jù)融合與精度提升，再到智能化處理技術(shù)的應(yīng)用，都展示了時空數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷進(jìn)步。

3.1　大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速處理能力

面對衛(wèi)星遙感等技術(shù)產(chǎn)生的單顆衛(wèi)星達(dá)TB級的海量時空數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)單機(jī)處理模式難以滿足需求，現(xiàn)代技術(shù)通過整合CPU和GPU等多元計算單元的異構(gòu)計算架構(gòu)與選權(quán)迭代驗后方差估計等智能算法，實現(xiàn)對數(shù)十億級數(shù)據(jù)的并行計算與智能篩選，如構(gòu)建分布式計算節(jié)點集群從海量匹配點中快速提取關(guān)鍵連接點、完成無控制區(qū)域網(wǎng)平差等復(fù)雜運算，將遙感影像處理效率提升數(shù)十倍[16]。這一處理過程使遙感影像自主定位精度優(yōu)于5 m，滿足全球1∶50 000測圖標(biāo)準(zhǔn)，并完成1.3億km2全球測繪，為國防安全和“一帶一路”建設(shè)提供了實時地理信息支撐。這種大規(guī)模時空數(shù)據(jù)的快速處理能力，為全球地理信息的獲取和更新提供了高效手段。

3.2　多源數(shù)據(jù)融合與精度提升

多源數(shù)據(jù)融合通過整合衛(wèi)星遙感、激光測高、地面?zhèn)鞲衅鞯炔煌B(tài)數(shù)據(jù)，突破單一數(shù)據(jù)源在空間分辨率、時間覆蓋度或物理特性監(jiān)測上的局限，通過建立統(tǒng)一時空基準(zhǔn)[17]與運用聯(lián)合平差算法優(yōu)化多源數(shù)據(jù)的幾何匹配精度，將平面與高程定位精度從數(shù)米級提升至亞米級，接邊誤差控制在像素級以內(nèi)。時空數(shù)據(jù)處理對“準(zhǔn)”的追求一方面為自動駕駛、智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域構(gòu)建高精度地理信息基底，如融合衛(wèi)星影像與車載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)生成厘米級精度的三維道路模型，支撐無人車實時路徑規(guī)劃；另一方面推動跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)協(xié)同應(yīng)用，如在生態(tài)監(jiān)測中融合氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)與地面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)，精準(zhǔn)量化植被覆蓋變化與氣溫、降水等氣候因子的時空關(guān)聯(lián)性，提升環(huán)境演變模型的預(yù)測可靠性，為復(fù)雜系統(tǒng)分析提供更全面、精確的數(shù)據(jù)支撐。

4　多維動態(tài)時空信息可視化表達(dá) 4.1　時空信息可視化的定義與意義

時空信息可視化是利用圖形、圖像、動畫、交互界面等多種視覺表達(dá)方式，將蘊(yùn)含空間和時間維度信息的數(shù)據(jù)直觀呈現(xiàn)，幫助人們理解、分析和探索其中的時空模式、關(guān)系和趨勢。通過可視化手段，復(fù)雜的時空數(shù)據(jù)能夠轉(zhuǎn)化為易于理解的視覺形式，使研究者和決策者能夠更快速、準(zhǔn)確地獲取信息，為科學(xué)研究、城市規(guī)劃、災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域提供有力支持。

4.2　時空信息可視化的方法

（1）時序動畫。時序動畫基于時間軸和空間數(shù)據(jù)的聯(lián)動邏輯，將離散的時空數(shù)據(jù)按時間順序串聯(lián)，通過連續(xù)畫面模擬現(xiàn)象的演變過程。技術(shù)上依賴數(shù)據(jù)插值、動態(tài)渲染等算法，將時間維度轉(zhuǎn)化為視覺上的運動軌跡或狀態(tài)漸變。如，氣候模型中全球氣溫逐年變化的動畫，本質(zhì)是將多年的柵格數(shù)據(jù)按時間序列渲染，形成直觀的熱力擴(kuò)散效果。時序動畫幫助研究者捕捉長時序數(shù)據(jù)中的周期性、趨勢性特征，為預(yù)測建模提供視覺驗證。

（2）實時數(shù)據(jù)流可視化。實時數(shù)據(jù)流可視化主要用于動態(tài)更新當(dāng)前時刻的數(shù)據(jù)，借助物聯(lián)網(wǎng)、傳感器網(wǎng)絡(luò)等平臺實時采集交通流量、空氣質(zhì)量指標(biāo)等數(shù)據(jù)，通過流式計算技術(shù)即時處理并以動態(tài)熱力圖、儀表盤等形式渲染，其技術(shù)核心在于低延遲數(shù)據(jù)傳輸與動態(tài)渲染引擎的協(xié)同；在時空智能時代，它既能為智慧城市[18]提供實時決策支持，如通過實時交通可視化系統(tǒng)讓管理者即時調(diào)配資源、優(yōu)化智能紅綠燈及規(guī)劃應(yīng)急車輛路徑以提升城市運行效率[19]，又能在環(huán)境監(jiān)測等場景中實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警前置，通過實時水質(zhì)、氣象數(shù)據(jù)可視化提前識別異常并觸發(fā)預(yù)警響應(yīng)機(jī)制。

（3）交互動態(tài)可視化。交互動態(tài)可視化通過人機(jī)交互技術(shù)，如鼠標(biāo)縮放、觸控操作、參數(shù)滑塊等，允許用戶主動“探索”數(shù)據(jù)，其技術(shù)實現(xiàn)依賴圖形用戶界面、交互引擎和數(shù)據(jù)過濾算法，如用戶可以在GIS中通過框選區(qū)域動態(tài)篩選特定時空數(shù)據(jù)或調(diào)整參數(shù)閾值觀察數(shù)據(jù)分布變化；在時空智能時代，它既能賦能個性化分析，讓城市規(guī)劃師、災(zāi)害學(xué)家等不同領(lǐng)域用戶根據(jù)需求自主挖掘數(shù)據(jù)，又能成為跨學(xué)科協(xié)作橋梁，通過交互式工具支持實時標(biāo)注、數(shù)據(jù)共享與討論，降低溝通成本并促進(jìn)跨領(lǐng)域知識融合。

（4）沉浸式場景可視化。沉浸式場景可視化借助虛擬現(xiàn)實（virtual reality，VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實（augmented reality，AR）和混合現(xiàn)實（mixed reality，MR）等技術(shù)，將二維時空數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維動態(tài)場景，通過多感官刺激打造身臨其境的體驗。在時空智能時代，其價值體現(xiàn)在兩方面：一是空間認(rèn)知升級，打破傳統(tǒng)二維地圖局限，在地下管網(wǎng)、深空探測等復(fù)雜場景中構(gòu)建立體空間關(guān)系，減少視角偏差導(dǎo)致的決策失誤；二是虛實融合創(chuàng)新，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)創(chuàng)建物理世界的實時鏡像，支持遠(yuǎn)程操控與模擬訓(xùn)練，大幅降低實地操作的風(fēng)險與成本。

5　測繪學(xué)向時空智能學(xué)發(fā)展的實踐探索：以“全國一張圖”工程為例

由自然資源部牽頭推進(jìn)的“全國一張圖”是落實國家“統(tǒng)一底圖、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一平臺”戰(zhàn)略的核心工程，作為國家空間基礎(chǔ)信息平臺的核心組成，旨在構(gòu)建覆蓋全國、聯(lián)通全球的時空信息服務(wù)基底，如圖3所示。這一體系以東方慧眼星座為數(shù)據(jù)引擎，以天地圖為服務(wù)門戶，通過數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用的全鏈條創(chuàng)新，實現(xiàn)了地理信息從靜態(tài)基準(zhǔn)向動態(tài)智能的跨越，服務(wù)于政務(wù)決策、公眾生活、商業(yè)應(yīng)用等多領(lǐng)域的時空信息需求。

圖3

圖3“全國一張圖”構(gòu)成要素

Fig. 3The composition elements of the “National One Map”

5.1　“全國一張圖”的立體化架構(gòu)

自然資源部主導(dǎo)建設(shè)的“全國一張圖”以四維時空為基底，構(gòu)建了基礎(chǔ)要素、三維立體、現(xiàn)勢動態(tài)與智能分析四位一體的內(nèi)容體系。

（1）基礎(chǔ)地理要素一張圖?；A(chǔ)地理要素一張圖是自然資源所有業(yè)務(wù)及其他部委應(yīng)用的統(tǒng)一底圖，包含基準(zhǔn)、基礎(chǔ)地理要素數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)三維數(shù)據(jù)等，但不涉及業(yè)務(wù)專題數(shù)據(jù)。其數(shù)據(jù)覆蓋全球，擁有全球覆蓋的遙感正射影像數(shù)據(jù)、全球重點區(qū)域高分辨率遙感數(shù)據(jù)、全球30 m數(shù)字高程模型（digital elevation model，DEM）數(shù)據(jù)以及全球基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)（如道路、河流等）。針對國外區(qū)域，有5 m分辨率遙感數(shù)據(jù)和30 m分辨率DEM數(shù)據(jù)，“一帶一路”國家適當(dāng)提升數(shù)據(jù)級別；國外重點城市區(qū)域有1 m分辨率數(shù)據(jù)和5 m分辨率DEM數(shù)據(jù)；國內(nèi)分區(qū)域在此基礎(chǔ)上再提升一個級別，為各領(lǐng)域應(yīng)用提供了廣泛且精準(zhǔn)的地理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。

（2）三維立體分級一張圖。全球基礎(chǔ)三維層面，基于30 m和5 m DEM數(shù)據(jù)以及5 m分辨率遙感正射影像數(shù)據(jù)構(gòu)建地形級實景三維數(shù)據(jù)，涵蓋全球重點城市的建筑物三維數(shù)據(jù)、標(biāo)志性建筑物室內(nèi)建模數(shù)據(jù)、主要城市建筑物白模數(shù)據(jù)以及100 m分辨率的海底地形數(shù)據(jù)。城市分級三維方面，提供所有城市的城市級實景三維（政務(wù)版）、三維白模（公眾版本），重要城市標(biāo)志性建筑具備部件級實景三維。此外，還包含地下空間三維、標(biāo)志性建筑室內(nèi)三維和海底地形數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了從宏觀到微觀、地上到地下的全面三維立體表達(dá)，為城市規(guī)劃、工程建設(shè)、資源管理等提供了直觀且精確的三維地理信息。表1呈現(xiàn)了城市級實景三維數(shù)據(jù)的特性對比，可清晰地了解不同類型數(shù)據(jù)的特點與優(yōu)勢。

表1城市級實景三維數(shù)據(jù)特性對比

Tab. 1 Comparison of the characteristics of city-level real-scene 3D data

評價維度

考量因子

Mesh模型

單體化模型

LOD1.3級模型

屬性設(shè)色三維模型

美觀性

可視化效果

易用性

數(shù)據(jù)量大小、屬性掛接、平臺支持

應(yīng)用性

支撐應(yīng)用場景是否廣泛

經(jīng)濟(jì)性

自動化程度、成本高低

易維護(hù)性

數(shù)據(jù)更新難易程度

生產(chǎn)成本/（元/km2）

8000~10 000

30 000~40 000

3000

1500

（3）現(xiàn)勢動態(tài)實時一張圖。在遙感數(shù)據(jù)更新上，全球基礎(chǔ)遙感數(shù)據(jù)基本每年更新一次，全國基礎(chǔ)遙感數(shù)據(jù)每季度更新一次，重點城市每個月更新一次，確保數(shù)據(jù)的時效性。同時，依靠無人機(jī)實時測繪實現(xiàn)局部快速更新，在災(zāi)害等緊急事件發(fā)生時，能夠及時獲取并更新基礎(chǔ)遙感數(shù)據(jù)，對熱點事件也能做到實時數(shù)據(jù)更新，為應(yīng)急響應(yīng)、災(zāi)害監(jiān)測、城市動態(tài)管理等提供了及時準(zhǔn)確的信息保障。

（4）智能自主分析一張圖。通過研發(fā)專題、場景大模型[20]，持續(xù)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)、計算、監(jiān)測和優(yōu)化，及時發(fā)送監(jiān)測報告和預(yù)警信息，實現(xiàn)自主監(jiān)測預(yù)警。如在地質(zhì)災(zāi)害防治方面，利用模型對地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，提前預(yù)測災(zāi)害發(fā)生可能性，及時發(fā)出預(yù)警。在自主過程關(guān)聯(lián)上，持續(xù)學(xué)習(xí)計算以還原多種過程的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為宏觀決策提供依據(jù)，如在城市規(guī)劃中，分析人口增長、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與土地利用之間的關(guān)系，輔助制定科學(xué)規(guī)劃。此外，還能根據(jù)結(jié)果自主追溯歷史相關(guān)數(shù)據(jù)和事件，從采集到服務(wù)實現(xiàn)分鐘級響應(yīng)，大幅提升了決策的科學(xué)性和時效性。

5.2　天地圖：時空智能服務(wù)平臺

作為自然資源部“全國一張圖”公眾版的核心服務(wù)載體，天地圖通過開放地球引擎[21]與GeoSmarter技術(shù)架構(gòu)，實現(xiàn)國家時空信息向公眾與行業(yè)用戶的便捷輸出[22]。在數(shù)據(jù)處理方面，實現(xiàn)多模態(tài)時空數(shù)據(jù)統(tǒng)一表達(dá)，通過矢量-柵格-場景分布式時空計算和時空立方體多源聯(lián)合分析，提升數(shù)據(jù)處理效率和分析能力。在服務(wù)層面，平臺構(gòu)建了覆蓋數(shù)據(jù)、分析與智能決策的全鏈條服務(wù)體系，如運用人工智能與智能問答技術(shù)建立自然資源多業(yè)務(wù)知識庫，實現(xiàn)實時答疑；通過融合智能分析與識別技術(shù)，結(jié)合多源數(shù)據(jù)完成耕地質(zhì)量評估與違法建設(shè)識別；并依托監(jiān)測數(shù)據(jù)動態(tài)生成專題報告，為各類應(yīng)用提供決策依據(jù)。同時，新一代天地圖實現(xiàn)全域真三維表達(dá)，根據(jù)不同區(qū)域需求，采用彩色分類真三維或?qū)嵕叭S建模，數(shù)據(jù)覆蓋全球且更新及時，通過優(yōu)化性能和融合人工智能技術(shù)，滿足全球用戶在多領(lǐng)域的深入應(yīng)用需求，繁榮用戶生態(tài)。

“全國一張圖”工程的落地實踐，是時空智能學(xué)理論與測繪技術(shù)深度融合的典型范例。該工程遵循“從采集到服務(wù)的分鐘級響應(yīng)”的建設(shè)路徑，依托東方慧眼星座實現(xiàn)分鐘級遙感信息快、準(zhǔn)、靈服務(wù)，經(jīng)開放地球引擎進(jìn)行高精度智能影像數(shù)據(jù)處理與接入，最終通過天地圖面向用戶進(jìn)行時空信息集成展示，達(dá)成時空數(shù)據(jù)的全球采集、智能處理、按需服務(wù)。

6　總結(jié)與展望

時空智能學(xué)作為萬物互聯(lián)和數(shù)字孿生時代的新興學(xué)科，是測繪、導(dǎo)航、遙感、通信、地理信息學(xué)與人工智能深度融合的產(chǎn)物，它為研究運動物質(zhì)世界提供了全新的人工智能方法。測繪科學(xué)在時空智能學(xué)的發(fā)展進(jìn)程中扮演著關(guān)鍵角色，需為其提供四維時空基準(zhǔn)，確保時空信息的精確性和一致性；同時，還應(yīng)提供“快準(zhǔn)靈”的智能處理方法，以高效應(yīng)對海量時空數(shù)據(jù)的處理需求，以及多維動態(tài)可視化方法，助力更直觀地理解和分析時空信息。目前正在研發(fā)中的東方慧眼星座和開放地球引擎，有望為時空智能學(xué)提供高空間、高光譜、高時間分辨率的大數(shù)據(jù)和大模型，推動在天地圖上實現(xiàn)全國乃至全球時空信息“一張圖”，這對于促進(jìn)全球范圍內(nèi)的時空信息共享與應(yīng)用，為實現(xiàn)人類命運共同體服務(wù)具有重要意義。

未來，時空智能學(xué)的理論體系將不斷拓展與深化。隨著對時空本質(zhì)認(rèn)識的加深，以及人工智能技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，有望在現(xiàn)有理論基礎(chǔ)上，進(jìn)一步完善時空基準(zhǔn)的構(gòu)建理論，使其能夠更精準(zhǔn)地描述復(fù)雜的時空現(xiàn)象。同時，將不斷探索更先進(jìn)的時空數(shù)據(jù)處理與分析理論，以適應(yīng)日益增長的時空數(shù)據(jù)規(guī)模和多樣化的應(yīng)用需求。

來源：中國測繪學(xué)會