【报告背景与核心】：本报告由ACM SIGSPATIAL中国分会撰写，专注于空间数据智能大模型，包括其定义、发展、挑战和应用。
【技术与关键领域】：报告详细介绍了空间数据智能大模型的关键技术，如地理空间智能计算、深度学习、知识图谱等，并探讨了其在城市、遥感、交通等领域的应用。
【未来趋势与挑战】：报告展望了空间数据智能大模型的未来发展趋势，同时指出了当前面临的挑战，为促进产学研合作和解决行业问题提供了指导。
【研究方向】：
- 空间表征学习：通过表征学习技术提取地理空间特征，提升机器学习模型的预测准确率。
- 时空预测和空间插值：运用机器学习和深度学习方法来探索时空间预测和空间插值的新方法。
- 对地资源环境监测：利用卫星遥感和航空影像数据，结合深度学习模型，进行土地资源、森林覆盖、环境变化的动态监测。
- 地图学：提取地物目标、地图符号；精确标注当代地理要素在历史扫描地图上的空间位置；地图样式风格迁移学习，地形图- 的阴影自动渲染；国土安全领域的地图位置电子欺骗；制图综合的自动化工作流 等
- 地理文本语义分析：自动采集和提取地理文本信息，进行地名识别、解歧和匹配，以及空间坐标提取。智能应用包括从用户评论中获取意见，以及分析社交媒体文本数据以辅助灾害应急响应。
#遥感 #空间数据 #大模型 #人工智能
【技术与关键领域】：报告详细介绍了空间数据智能大模型的关键技术，如地理空间智能计算、深度学习、知识图谱等，并探讨了其在城市、遥感、交通等领域的应用。
【未来趋势与挑战】：报告展望了空间数据智能大模型的未来发展趋势，同时指出了当前面临的挑战，为促进产学研合作和解决行业问题提供了指导。
【研究方向】：
- 空间表征学习：通过表征学习技术提取地理空间特征，提升机器学习模型的预测准确率。
- 时空预测和空间插值：运用机器学习和深度学习方法来探索时空间预测和空间插值的新方法。
- 对地资源环境监测：利用卫星遥感和航空影像数据，结合深度学习模型，进行土地资源、森林覆盖、环境变化的动态监测。
- 地图学：提取地物目标、地图符号；精确标注当代地理要素在历史扫描地图上的空间位置；地图样式风格迁移学习，地形图- 的阴影自动渲染；国土安全领域的地图位置电子欺骗；制图综合的自动化工作流 等
- 地理文本语义分析：自动采集和提取地理文本信息，进行地名识别、解歧和匹配，以及空间坐标提取。智能应用包括从用户评论中获取意见，以及分析社交媒体文本数据以辅助灾害应急响应。
#遥感 #空间数据 #大模型 #人工智能
