智能化测绘的混合计算范式与方法研究

• Published in: 测绘学报 Vol. 53; no. 6; pp. 985 - 998
• Main Authors: 陈军, 艾廷华, 闫利, 刘万增, 李志林, 朱强, 高井祥, 谢洪, 武昊, 张俊
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 国家基础地理信息中心,北京 100830 22.07.2024; 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州 221116; 自然资源部时空信息与智能服务重点实验室,北京 100830; 自然资源部时空信息与智能服务重点实验室,北京 100830%西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都 611756%浙江大学,浙江杭州 310058%中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州 221116%国家基础地理信息中心,北京 100830; 莫干山地信实验室,浙江湖州 313299%武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉 430079%武汉大学测绘学院,湖北武汉 430079%国家基础地理信息中心,北京 100830
• Subjects: spatiotemporal hybrid intelligence; 混合智能计算方法; KDAS computing paradigm of hybrid intelligence; KDAS混合智能计算范式; methodology of hybrid computation; 时空型混合智能; 智能化测绘; intelligentized surveying and mapping
• ISSN: 1001-1595
• DOI: 10.11947/j.AGCS.2024.20240131

P2; 传统数字化测绘产品在数字经济、数字治理与数字生活等方面发挥着越来越重要的时空基底和关键生产要素作用,但其精细程度、更新周期、服务方式难以满足数智新时代下的高质量发展需求.因此,迫切需要实现数字化测绘到智能化测绘的转型升级,通过构建新型时空新型基础设施以全方位提升高品质的时空信息供给能力、高层次的时空数据分析能力,以及高水平的时空知识服务能力.本文从测绘自然智能与人工智能结合的必要性分析出发,首先讨论了测绘智能计算的基本概论及内涵,然后提出了智能化测绘知识为引导、数据为驱动、算法为基础、服务为支撑(KDAS)的混合智能计算范式并梳理了其构建基本任务,最后从感知、认知、表达与服务4个维度研究并系统阐述了智能化测绘的混合计算关键技术和相应途径,试图为混合计算赋能智能化测绘知识体系构建以及产业发展升级搭建基础研究框架.