Page 246 - 测绘科学技术理论及实践应用研究

Application and Theoretical Research of Engineering Machinery Technology
测绘科学技术理论及实践应用研究

集行为，从而提高实时解决问题的能力，做到数据采集的省时省力省资源，快采
快传快识别。第二，在数据存储方面，当前由于大多自然资源监测数据是涉密或
者敏感的，通常采取集中存储，从而导致数据的知识产权难以确定、数据得不到

共享。利用基于区块链的人工智能移动加密技术，自然资源智能监测系统可以有
效地解决自然资源数据保密和传输的问题。区块链去中心化的加密手段可从源头
上对各类自然资源涉密涉隐数据进行封装，使得涉密涉隐信息在存储和传输中无
法被窃取。第三，在数据分析方面，自然资源监测和管理工作的核心在于制定标

准并实施有效监督管理，实现资源配置效益最大化和效率最优化。人工智能基于
关系模式数学能够发现数据和行为之间的内在联系，分析宏观及微观的趋势，进
而使系统具有挖掘、分析及预测能力。第四，在数据展示方面，目前自然资源数

据的展示通常是基于固定模板或者由专家按照特定规则定制形成，其形式是事先
确定的，不能够真正实现数据的智能化个性化展示。随着新一代人工智能技术的
发展，虚拟现实、增强现实等丰富了自然资源数据的展示形式，从而为自然资源
智能监测的应用提供了更多的可能性。
2. 大数据智能在自然资源监测中的应用

目前的自然资源调查监测存在自动化程度低，结果准确性不高等相关的问题。
其原因主要在于没有建立适合自然资源本身特点的智能化调查监测手段。首先，
建立自然资源真三维时空大数据环境，其次，设计真三维自然资源多重知识表达

模型，包括三维自然资源深度学习表达，自然资源三维图形知识表达等。还要针
对小样本问题构建无监督或自监督三维深度神经网络模型。最后，是历史自然资
源调查监测数据智能挖掘。测绘地理信息历史数据不仅可以为深度卷积神经网络
等提供训练样本，而且是发现地物实体变化规律的主要信息源。
3. 群体智能在自然资源监测中的应用

自然资源监管存在着监管对象复杂、任务重以及范围广阔等特点。传统的
自然资源数据主要依靠卫星图像、专职人员现场数据采集核对和在固定地点安装
专业设备采集数据 3 种方式获取。然而，卫星的图斑图形所能获得数据的粒度过

粗。利用专职人员或安装专业设备进行数据采集需要大量的人力和物力成本，难
以完全覆盖所有需要监管的对象，更不用说对所监管对象的全程实时数据采集和
监控。通过群智技术，可以建立相关的群智自然资源监测平台，基于群智感知的
自然资源信息收集系统，即可实现低成本、大规模的实时监管与高效配置自然资

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