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AI驱动下的CSPON数据治理革新

数据来源:数慧云脑   2024-10-09   1732

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PART.0前言

数据治理是搭建国土空间规划实施监测网络(CSPON)应用场景、国土空间信息模型(TIM)及规划专业大模型的基础。在《自然资源数字化治理能力提升总体方案》《全国国土空间规划实施监测网络建设工作方案(2023-2027年)》中均强调了数据治理的意义与重要性。在当今新技术不断涌现的背景下,如何利用人工智能技术来降低操作门槛、实现高效数据治理,数慧时空提出了AI驱动下CSPON数据治理解决方案。

PART.0CSPON对数据治理提出新要求

国土空间数据除具有多空间多时间尺度、海量等特性外,还有来源多样、数据间联系性强、覆盖面广泛、多源异构性突出等特点。要实现对国土空间规划编制、审批、实施、监督全流程高效支撑,就要求我们要结合AI技术推进数据治理的全链路改进提升。

AI驱动下的CSPON数据治理体系建设是以场景为驱动建立有机衔接、上下联动的数据流与业务流。充分利用人工智能的方法拓宽数据来源渠道、统一数据标准对接、优化数据质量保障措施,并强化数据间的交互与融合,促使数据间形成内在的逻辑关联,从而孕育出“智慧”。

PART.0数据治理实现路径

面向CSPON场景的数据治理实现路径可大致分为数据汇聚、数据质检与清洗、数据融合与生产,以及数据共享应用四大步骤。依托于数慧时空打造的AI智能数据治理与服务平台DIIF,可突破传统数据治理瓶颈,通过数据编织、数据网格等技术架构,提供即连即算、虚拟存储、智能编目和自服务编排等功能,解决传统的数据“汇聚难、融合难、找数难、用数难”等问题。通过简化数据汇聚、治理、融合和应用流程,支撑国土空间规划多样场景的自助取数、自助用数。

0数据汇聚

为了支撑CSPON场景的构建,首先要围绕国土空间规划实施监测需求,整合总规、详规、专规等规划成果类数据,确权登记、调查监测、执法监督等业务管理数据,卫星、无人机、铁塔视频、物联网感知设备、手机信令等多源感知类数据等一系列多源信息。DIIF平台借助数据虚拟化技术,可实现对非结构化、半结构化、结构化全系列数据的智能链接与统一管理,将分布在国土空间基础信息平台、国土空间规划“一张图”实施监督系统等各种来源的数据进行无缝集成。无需挖湖建仓,即可构建智能数据供应链,快速搭建CSPON原始数据底座。

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0数据质检与清洗

基于规划专业大模型,DIIF平台可自主学习质检清洗模型,通过分析和归纳数据质量问题,将各类数据与算子自动化组合数据质量控制与清洗规则并执行处理任务,从而极大简化用户操作,提高数据处理的效率。利用主动元数据技术,DIIF平台能自动追踪并梳理预处理数据的来源、处理流程、流转情况,并基于知识图谱技术展现数据的历史和流向等背景信息,帮助用户直观理解数据原始状态和变化过程。

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0数据融合与生产

数据融合生产是将数据转化为可衡量和评价CSPON应用场景的指标产品。借助AI智能助手,DIIF平台可通过对话精准捕捉用户的数据需求,自动化编排、生产出所需指标产品。

以生态保护红线内违法活动监测场景为例,AI助手利用已接入的卫星遥感、生态保护红线、采矿权等数据,自主编排地物识别、叠加分析、变化检测等算子构建疑似违法活动判定规则的数据网格模型,并输出疑似违法活动数量、图斑、面积统计等多项指标。用户还可对AI自动生成的数据生产流程进行调整,以拖拉拽的形式快速微调算子、数据和场景资源,使其满足生产需求。

数据融合还是构建国土空间信息模型(TIM)的核心环节。基于多模态数据编目、多模态数据编码、多模态数据加密等技术,通过空间关联、属性关联、业务关联,将不同来源、不同类型、不同尺度的空间数据融合形成国土空间规划三维时空数据底座,实现国土空间的全要素管理、全空间立体表达,以及全业务全生命周期管控。image.png

0数据共享

建立跨层级、跨地域、跨部门有序的数据共享机制,探索数据资产智能化管理,发挥数据要素价值。通过DIIF平台,可基于自然资源系统、政府部门、社会公众等不同群体需求,自动编排“数据要素x CSPON场景”的数据清单,提供分级分类的开放共享目录,推动可开放的国土空间数据要素的高效共享与流通。

PART.0结语

DIIF智能数据治理与服务平台以AI人工智能技术为核心,为面向CSPON场景的数据治理提供了一种创新高效的解决方案,通过开展智能化的数据治理,促进数据资源的深度挖掘与价值转化,推动国土空间规划的高效实施与智能化决策。

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