智能化測繪的基本問題與發(fā)展方向

陳 軍,劉萬增,武 昊, LI Songnian,閆 利

1.國家基礎(chǔ)地理信息中心，北京 100830; 2.瑞爾森大學(xué)土木工程系，加拿大 多倫多，M5B 2K3; 3.武漢大學(xué)測繪學(xué)院，湖北 武漢 430079

眾所周知，測繪的基本任務(wù)是測定和表達(dá)各類自然要素、人文現(xiàn)象和人工設(shè)施的多維空間分布、多重屬性及其隨時(shí)間的動態(tài)變化[1-3]。為此，需要借助于各種先進(jìn)技術(shù)手段和儀器裝備，開展數(shù)據(jù)采集、處理、分析、表達(dá)、管理及成果服務(wù)等活動。這使得測繪成為一個(gè)技術(shù)密集型行業(yè)，技術(shù)進(jìn)步在提升其生產(chǎn)效率與服務(wù)水平方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。我國測繪經(jīng)歷了從模擬測繪技術(shù)到數(shù)字化測繪技術(shù)的重要變革，逐步實(shí)現(xiàn)了全行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動了數(shù)字化產(chǎn)品生產(chǎn)與服務(wù)體系的全面建立，促進(jìn)了地理信息產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。但近年來這種數(shù)字化測繪技術(shù)的“紅利”已基本用完，測繪生產(chǎn)與服務(wù)面臨著數(shù)據(jù)獲取實(shí)時(shí)化、信息處理自動化、服務(wù)應(yīng)用知識化等諸多新難題。從數(shù)字化測繪走向智能化測繪，成為必然選擇。

20世紀(jì)90年代之前，人們主要是使用光學(xué)-機(jī)械型測量儀器測制各種比例尺地形圖和專題圖，作業(yè)周期長、更新速度慢，1∶5萬地形圖覆蓋全部陸地國土不足80%，且大部分現(xiàn)勢性在10—30年以上，十分陳舊，嚴(yán)重滯后于經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會發(fā)展的需要[4-5]。為改變這種不利局面，國家測繪主管部門成功地組織完成了數(shù)字化測繪技術(shù)體系的科技攻關(guān)，實(shí)現(xiàn)了地理空間數(shù)據(jù)的數(shù)字化采集、處理與服務(wù)，向各行各業(yè)提供模擬和數(shù)字兩類產(chǎn)品，奠定了測繪行業(yè)在全社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮中的重要地位，較好地滿足了國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會發(fā)展的需要[6-16]。

近年來測繪行業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境發(fā)生了較大變化，面臨著技術(shù)轉(zhuǎn)型升級的巨大挑戰(zhàn)。首先，國家大力推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展、促進(jìn)國土空間格局優(yōu)化，要求全面摸清自然資源家底，科學(xué)認(rèn)知人地關(guān)系，實(shí)施數(shù)據(jù)賦能的國土空間規(guī)劃與管控。但現(xiàn)有數(shù)字化測繪技術(shù)在智能化、動態(tài)性、精準(zhǔn)度等方面尚存在著不足或局限性，難以完全滿足“查得準(zhǔn)”“認(rèn)得透”“管得好”的應(yīng)用需求。其次，以4D產(chǎn)品為核心的多尺度、多類型地理空間數(shù)據(jù)已滲透到數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字治理和數(shù)字生活的方方面面，發(fā)揮著越來越重要的“時(shí)空基底”和關(guān)鍵生產(chǎn)要素作用，但國土空間規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境保護(hù)、防災(zāi)減災(zāi)、自動駕駛、疫情防控等新興應(yīng)用領(lǐng)域?qū)r(shí)空信息的精細(xì)程度、更新周期、服務(wù)方式等提出了諸多新需求，迫切需要研發(fā)和提供更多的多維、動態(tài)、高精時(shí)空數(shù)據(jù)產(chǎn)品，構(gòu)建新型時(shí)空信息基礎(chǔ)設(shè)施，從數(shù)據(jù)信息服務(wù)走向時(shí)空知識服務(wù)等[17-19]。

面對全社會數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的時(shí)代浪潮以及“第四次工業(yè)革命”的影響，如何審時(shí)度勢，把握機(jī)遇，推動行業(yè)技術(shù)進(jìn)步和事業(yè)轉(zhuǎn)型升級，已成為測繪業(yè)界關(guān)心的熱門話題[18,20]。近幾年，有關(guān)“測繪科技轉(zhuǎn)型升級——從數(shù)字化走向智能化”這一問題多次召開學(xué)術(shù)研討會，測繪學(xué)者的普遍共識是，數(shù)字化測繪技術(shù)的“紅利”已基本用完，應(yīng)不失時(shí)機(jī)地開展創(chuàng)新研究，從數(shù)字化測繪走向智能化測繪。國際測量師聯(lián)合會(International Federation of Surveyors，F(xiàn)IG)也專門討論了smart surveyors主題，提出要發(fā)展智能化測繪，實(shí)現(xiàn)測繪科技的轉(zhuǎn)型和升級[22]。

應(yīng)該指出的是，從數(shù)字化測繪走向智能化測繪，是一項(xiàng)極為復(fù)雜的系統(tǒng)工程，既涉及理論創(chuàng)新、技術(shù)突破、體系構(gòu)建等科技難題，也牽涉觀念更新、學(xué)科協(xié)同、政策保障等非技術(shù)因素。為了切實(shí)有效地推動智能化測繪的研發(fā)與應(yīng)用，首先要厘清基本概念和科學(xué)問題，研判國內(nèi)外發(fā)展動態(tài)，找準(zhǔn)重點(diǎn)、難點(diǎn)和著力點(diǎn)，進(jìn)而明確發(fā)展方向與任務(wù)。筆者從數(shù)字化測繪的技術(shù)特征分析出發(fā)，討論了智能化測繪的基本概念與思路，分析了智能化測繪的基本問題，提出了今后的發(fā)展方向。

1 智能化測繪的概念與內(nèi)涵

從技術(shù)的角度看，數(shù)字化測繪是使用專門的儀器或裝備，測定自然要素、人工設(shè)施和人文現(xiàn)象的空間分布、專題屬性、相互關(guān)系及時(shí)空變化，并進(jìn)行數(shù)字化建模、空間化處理和可視化表達(dá)，產(chǎn)出數(shù)字化的地理空間數(shù)據(jù)產(chǎn)品，并提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息服務(wù)。其本質(zhì)特征是對各種數(shù)字化的觀測資料，采用定量算法或解析模型，在矢量或柵格等度量空間中進(jìn)行計(jì)算解析，實(shí)現(xiàn)幾何處理、物理反演及誤差分析。多年來，人們以計(jì)算幾何、離散數(shù)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等為基礎(chǔ)，依據(jù)坐標(biāo)體系、投影變換、成像機(jī)理、共線方程、測量平差等測繪原理，對時(shí)空基準(zhǔn)、遙感影像、數(shù)字地圖等進(jìn)行幾何特征與物理參數(shù)研究，提出了包括坐標(biāo)變換、幾何校正、輻射融合、分類提取、多維建模、空間分析、可視化表達(dá)等在內(nèi)的一系列處理算法與模型，奠定了數(shù)字化測繪的模型與算法基礎(chǔ)[9,23-40]。

現(xiàn)實(shí)世界是由紛繁多樣的自然要素、人文現(xiàn)象及人工設(shè)施組成的，既呈現(xiàn)出千姿百態(tài)的幾何特征，多維動態(tài)的時(shí)空分布，又具有錯(cuò)綜復(fù)雜的相互關(guān)系，往往無法用一組簡潔通用的數(shù)學(xué)模型或算法加以完整描述。例如，數(shù)字化地形要素的圖形、屬性之間存在著錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系，雖可以利用計(jì)算幾何、空間關(guān)系等模型、算法加以計(jì)算分析，但要對其內(nèi)容完整性和邏輯一致性等進(jìn)行合理性判定，則需借助于專家的認(rèn)知經(jīng)驗(yàn)。實(shí)際上，根據(jù)地形圖上相鄰等高線的鄰接關(guān)系和相差的等高距數(shù)，有經(jīng)驗(yàn)的測繪工作者能快速地識別出山包、谷地、鞍部等地形要素，判斷其高程賦值是否存在異常，但卻難以將之表達(dá)成解析型算法或模型。在全國1∶5萬基礎(chǔ)地理信息建庫與更新工程設(shè)計(jì)與實(shí)施過程中，有關(guān)專家曾通過研究4D數(shù)據(jù)應(yīng)滿足的內(nèi)容完整性和邏輯一致性，凝練了5類20余種約束條件與規(guī)則，將其與等高線鄰接關(guān)系、復(fù)雜線-線關(guān)系等系列算法相結(jié)合，形成了基于“規(guī)則-算法”的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、評價(jià)方法，實(shí)現(xiàn)了等高線高程異常、DEM粗差等近百種數(shù)據(jù)質(zhì)量元素的自動檢查與錯(cuò)誤信息定位，在基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫更新工程中發(fā)揮了重要作用[41-46]。

究其本質(zhì)，主要是以往的測繪算法適合解決低維空間(3維以下)的線性問題，難以有效進(jìn)行全局認(rèn)知和不確定性判斷，無法滿足高維、非線性空間的問題求解需求。而利用人所具備的測繪感知、認(rèn)知能力，可以凝練出形式化的領(lǐng)域知識與判斷規(guī)則，用以引導(dǎo)算法的選擇組合、數(shù)據(jù)的處理分析、成果的質(zhì)量控制等，能夠在一定程度上改變單純依賴算法的不利局面。借助人工智能等新技術(shù)、新手段，可以歸納提煉環(huán)境感知、空間認(rèn)知等自然智能及先驗(yàn)知識，將其融入測繪數(shù)據(jù)獲取、信息處理、分析服務(wù)的過程中去，即將數(shù)字化測繪提升為智能化測繪。

例如，圖1給出了知識與算法相結(jié)合的“問題地圖”智能化診斷過程。首先，地圖專家們對長期審圖過程中積累的豐富經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)，凝練成有關(guān)“問題地圖”的認(rèn)知規(guī)則；繼而據(jù)此選取正負(fù)樣本集，采用多尺度融合算法，對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取“問題地圖”的多尺度和多維度特征知識；然后結(jié)合空間關(guān)系約束規(guī)則和計(jì)算模型，對地圖問題區(qū)域進(jìn)行判斷和標(biāo)定。這種“問題地圖”檢測是以審圖專家的先驗(yàn)知識為引導(dǎo)，以樣本增強(qiáng)、多尺度融合等算法為基礎(chǔ)，以深度學(xué)習(xí)模型為核心的混合智能計(jì)算模式，識別正確率可達(dá)80%以上[47]。

圖1 “問題地圖”的智能化診斷

進(jìn)一步分析可知，智能化測繪是以知識和算法為核心要素，構(gòu)建以知識為引導(dǎo)、算法為基礎(chǔ)的混合型智能計(jì)算范式，實(shí)現(xiàn)測繪感知、認(rèn)知、表達(dá)及行為計(jì)算，如圖2所示。針對傳統(tǒng)測繪算法、模型難以解決的高維、非線性空間求解問題，在知識工程、深度學(xué)習(xí)、邏輯推理、群體智能、知識圖譜等技術(shù)的支持下，對人類測繪活動中形成的自然智能進(jìn)行挖掘提取、描述與表達(dá)，并與數(shù)字化的算法、模型相融合，構(gòu)建混合型智能計(jì)算范式，實(shí)現(xiàn)測繪的感知、認(rèn)知、表達(dá)及行為計(jì)算，產(chǎn)出數(shù)據(jù)、信息及知識產(chǎn)品。

圖2 智能化測繪的基本思路

2 基本問題

就總體而言，以往人們主要關(guān)注測繪新算法、新模型及其在數(shù)字化測繪生產(chǎn)中的應(yīng)用研究，對智能化測繪缺乏系統(tǒng)深入的研究，于是，需要厘清其基本問題，開展模型算法及關(guān)鍵技術(shù)研究。其基本問題主要有測繪自然智能的解析與建模、混合型測繪智能計(jì)算算法構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)、賦能測繪生產(chǎn)的機(jī)制與路徑等。

2.1 測繪自然智能的解析與建模

自然智能一般是指人類對環(huán)境、物體、動物或植物等元素進(jìn)行識別和分類的能力[48]。測繪自然智能則是指人類在測繪活動中形成的感知、認(rèn)知和行為能力，如遙感影像判讀解譯、地圖讀圖與分析、行進(jìn)中的導(dǎo)航定位等。這往往可以抽象成特定的自然信息處理機(jī)制和支撐的先驗(yàn)知識。例如，人們根據(jù)遙感影像中地物光譜特征及相互關(guān)系，能夠方便地推斷出被部分遮擋的地物邊界、辨別出云團(tuán)的陰影等。借鑒自然計(jì)算等人工智能的研究思路，可以對其中的信息處理機(jī)制進(jìn)行解析與建模，抽象形成基于數(shù)學(xué)或邏輯符號的混合型計(jì)算模式[49-52]。實(shí)際上，這是一個(gè)自底向上分層抽象和自頂向下知識遷移的信息處理機(jī)制，可用多粒度認(rèn)知計(jì)算模型加以描述與表達(dá)，去實(shí)現(xiàn)知識與數(shù)據(jù)雙向驅(qū)動的影像智能計(jì)算[53-54]。再如，有學(xué)者對人眼觀察物體時(shí)存在“遠(yuǎn)粗近細(xì)”的現(xiàn)象進(jìn)行抽象，發(fā)現(xiàn)了能揭示地圖空間尺度變換機(jī)理的“自然法則”(natural principle)，即“對任意給定尺度，均對應(yīng)著一個(gè)最小可視范圍(SVS)，凡落入這一范圍的任何空間變化均不可見、可被忽略”[55]，提出了尺度驅(qū)動、空間優(yōu)先的地圖空間認(rèn)知方法，為地形地物多尺度客觀表達(dá)和地圖客觀綜合范式構(gòu)建奠定了科學(xué)基礎(chǔ)[56-57]。

測繪自然智能解析與建模的另一項(xiàng)基本任務(wù)是凝練和整理人們在數(shù)據(jù)獲取、信息處理、服務(wù)應(yīng)用等測繪活動中積累的經(jīng)驗(yàn)或認(rèn)識，包括一些自然要素和人文現(xiàn)象的地域分布、時(shí)空變化、關(guān)聯(lián)關(guān)系等規(guī)律，形成可用于輔助測定空間分布的、判定多重屬性及分析動態(tài)變化的先驗(yàn)知識[58-59]。例如，人們針對航空航天遙感影像的豐富光譜、紋理及時(shí)相特征，研制了眾多的地表覆蓋自動分類、變化檢測的算法，但在大范圍應(yīng)用時(shí)往往受制于“同物異譜/異物同譜”現(xiàn)象，難以滿足單期高精度、多期一致性的工程化要求。為解決這一問題，人們在研發(fā)新算法、新模型的同時(shí)，一直致力于收集和整理反映或描述地表覆蓋地帶分布、區(qū)域過渡、空間約束、時(shí)間連續(xù)等規(guī)律的參考數(shù)據(jù)、樣本及其他資料，用于輔助判斷地類屬性、識別問題區(qū)域，提高分類提取及變化檢測的精度[60-62]。

2.2 混合計(jì)算模式的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)

早期測繪專家主要是利用以符號主義為核心的邏輯推理(logical reasoning)，將生產(chǎn)服務(wù)過程中的有關(guān)約束條件、判斷規(guī)則等專家知識和先驗(yàn)知識形式化，與計(jì)算幾何、空間關(guān)系等算法相結(jié)合，形成問題求解的計(jì)算模式[42-43]。近幾年迅速發(fā)展的深度學(xué)習(xí)、群體智能、知識圖譜等人工智能技術(shù)，為自然測繪智能的挖掘提取和描述、表達(dá)提供了新手段[63-65]。例如，利用深度學(xué)習(xí)提供的多層非線性變換，可以挖掘隱含在遙感影像數(shù)據(jù)內(nèi)部的統(tǒng)計(jì)性特征，包括基于幾何特征的邊界識別、基于光譜特征的參數(shù)反演，進(jìn)而利用構(gòu)筑物和自然景觀地物構(gòu)成、時(shí)空分布等領(lǐng)域知識，將這些低層特征組合成高層特征或?qū)傩灶悇e，提取復(fù)雜的全局特征和上下文信息，識別出復(fù)雜地理場景[53]。這實(shí)際上是利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將自底向上分層抽象和自頂向下知識遷移的自然信息處理機(jī)制轉(zhuǎn)換成機(jī)器智能，形成一種遙感影像解譯的混合型智能計(jì)算模式。

群體智能(swarm intelligence)是模仿生物系統(tǒng)內(nèi)競爭和合作方式，通過群體計(jì)算、社群感知等方式，從少數(shù)的精英專家行為走向眾包、眾創(chuàng)，實(shí)現(xiàn)由下而上、跨層級的協(xié)同問題求解，為測繪樣本采集、檢核驗(yàn)證、公眾參與、決策支持等提供了新思路[18,65-66]。例如，針對大范圍地表覆蓋遙感制圖與變化監(jiān)測的需要，可利用眾包技術(shù)和眾源信息手段，研發(fā)“眾包+深度學(xué)習(xí)”的混合增強(qiáng)方法，由各地的志愿者采集圖像樣本資料或提供文本線索，采用圖卷積等技術(shù)從影像中提取類型或變化，實(shí)現(xiàn)地表覆蓋的在線協(xié)同更新[67-68]。同理，可綜合利用無人機(jī)、移動感知和各種視頻傳感器，構(gòu)建起無線智能傳感網(wǎng)絡(luò)，對違法用地和違法建筑、人們的時(shí)空行為特征等進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測[69-70]。

此外，知識圖譜(knowledge graph)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)也為構(gòu)建新型的混合智能計(jì)算模式提供了可能。其中，知識圖譜是采用結(jié)構(gòu)化方式，實(shí)現(xiàn)多級網(wǎng)狀知識節(jié)點(diǎn)(包括概念、實(shí)體等)及相互關(guān)系的鏈接與管理，支持語義搜索、知識推理等服務(wù)，可用于構(gòu)建空間型知識服務(wù)系統(tǒng)，提供描述型、診斷型、預(yù)測型和方案型的知識服務(wù)，將傳統(tǒng)的測繪數(shù)據(jù)信息服務(wù)提升為知識服務(wù)[19]。而借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以將基礎(chǔ)地理信息、地理國情監(jiān)測成果等地理空間數(shù)據(jù)與手機(jī)信令等行為感知數(shù)據(jù)融合起來，進(jìn)行人地關(guān)系的“相關(guān)分析”，尋找出其中的相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)人類活動的時(shí)空感知、人地關(guān)系的解析模擬，以及國土空間格局的優(yōu)化管控[71-74]。

2.3 賦能測繪生產(chǎn)的機(jī)制與路徑

智能化測繪旨在將越來越多的簡單性、重復(fù)性甚至危險(xiǎn)性的測繪任務(wù)交由機(jī)器完成，而讓人類更好地發(fā)揮知識創(chuàng)造、空間思維等方面的能力，達(dá)到賦能測繪生產(chǎn)、提高效率與水平的目的?；诖?，需要在測繪自然智能解析建模和混合型智能計(jì)算模式構(gòu)建的基礎(chǔ)上，研究設(shè)計(jì)賦能機(jī)制與實(shí)現(xiàn)路徑。例如，目前全國大范圍基礎(chǔ)地理信息更新采用的是影像信息提取、互聯(lián)網(wǎng)地理信息獲取及地圖制圖綜合等主體技術(shù)，由于難以全面地建立嚴(yán)格精確的算法模型、清晰全面的計(jì)算規(guī)則，自動化程度難以進(jìn)一步提高，停留在以年為周期的批次化版本式更新階段[75]。要做到以地理要素為對象、以月為周期的應(yīng)需動態(tài)更新，必須綜合利用深度學(xué)習(xí)、群體智能、物聯(lián)網(wǎng)等最新技術(shù)，破解自動化提取、智能化處理、協(xié)同化生產(chǎn)等方面的技術(shù)難點(diǎn)，研發(fā)基于影像的地物信息自動提取、基于時(shí)空大數(shù)據(jù)的屬性信息挖掘、新型遠(yuǎn)程式增強(qiáng)型調(diào)繪、眾源檢核等為核心的動態(tài)更新技術(shù)，提高信息提取與產(chǎn)品制作的智能化程度[75]。

因此，需要重點(diǎn)研究推進(jìn)智能化測繪的機(jī)制，包括研究相關(guān)的政策法規(guī)，建立配套的知識創(chuàng)造、更新、共享與激勵機(jī)制、人機(jī)協(xié)同工作機(jī)制及智能化測繪系列標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、業(yè)務(wù)流程與管理模式等，為實(shí)現(xiàn)從數(shù)字化測繪向智能化測繪的轉(zhuǎn)型升級提供政策和制度保障。在實(shí)現(xiàn)途徑上，則要針對不同的應(yīng)用需求、應(yīng)用場景，組織開展智能化測繪的實(shí)現(xiàn)方法與關(guān)鍵技術(shù)研究，形成業(yè)務(wù)化運(yùn)行的裝備、軟件、標(biāo)準(zhǔn)和服務(wù)模式，并開展典型應(yīng)用示范，以點(diǎn)帶面，進(jìn)行全面推廣應(yīng)用，逐步形成生產(chǎn)能力，賦能測繪生產(chǎn)。

3 發(fā)展方向

智能化測繪體系的建立，將推動測繪數(shù)據(jù)獲取、處理與服務(wù)的技術(shù)升級，從基于傳統(tǒng)測量儀器的幾何信息獲取拓展到泛在智能傳感器支撐的動態(tài)感知，從模型、算法為主的數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾R為引導(dǎo)、算法為基礎(chǔ)的混合型智能計(jì)算范式，從平臺式數(shù)據(jù)信息服務(wù)上升為在線智能知識服務(wù)。為了切實(shí)推動智能化測繪的創(chuàng)新發(fā)展，應(yīng)努力地構(gòu)建智能化測繪的知識體系，加大智能化測繪技術(shù)方法的研究力度，研制智能化測繪的應(yīng)用系統(tǒng)與儀器裝備。

3.1 構(gòu)建智能化測繪的知識體系

最近一段時(shí)間，人工智能對測繪學(xué)科的影響[76-77]，引起了測繪界廣泛關(guān)注[21]，先后提出了對地觀測大腦[17]、泛在測繪[18,78]、顧及三元空間的智慧城市GIS框架[79]等新概念，為智能測繪的研討奠定了基礎(chǔ)。但是，如果要構(gòu)建智能測繪體系，則還必須聚集智能化測繪的基本問題，開展前沿性的研究探索，構(gòu)建具有內(nèi)在邏輯和結(jié)構(gòu)的智能化測繪知識體系，促進(jìn)知識和應(yīng)用的融通。

為此，需要加大對智能化測繪的智能機(jī)理、計(jì)算模式、賦能機(jī)制等研究，并在生產(chǎn)實(shí)踐的基礎(chǔ)上，抽象出科學(xué)的概念、術(shù)語、命題、陳述、定律、定理，凝練出擬研究解決的基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)問題，積極爭取國家科技研發(fā)專項(xiàng)、自然科學(xué)基金等資助，研究形成具有系統(tǒng)性和邏輯性的知識體系[80]與成套理論方法,為智能時(shí)代的人類測繪活動提供新思路、新方法和新工具。

3.2 研究智能化測繪的技術(shù)方法

面向特定測繪目標(biāo)或任務(wù)，需要利用智能原理與知識，研究發(fā)展適宜的技術(shù)方法，解決“怎樣做”和“怎樣做得好”的問題。例如，針對大范圍地表遙感調(diào)查的要求，根據(jù)多光譜、多時(shí)相、高分辨率、多傳感器，以及全天候遙感影像的特點(diǎn),構(gòu)建反映地理相關(guān)性、空間異質(zhì)性和地物位置約束等內(nèi)容的時(shí)空知識圖譜，并將其與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，研發(fā)知識引導(dǎo)和數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)雙向驅(qū)動的智能化信息提取方法，提高地物目標(biāo)、屬性及場景的精細(xì)化提取水平[53,81]；再如,將已有地表覆蓋矢量分類數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的豐富語義信息(如空間位置、形狀和地物類別)作為先驗(yàn)知識，提取單期影像上紋理特征的空間異質(zhì)性，實(shí)現(xiàn)基于先驗(yàn)知識和紋理異常的單期影像變化監(jiān)測，以克服兩期遙感影像變化檢測存在的困難[82]。

對于眾多算法、模型、方法來說，其各自有著適用范圍和局限性，需要根據(jù)給定的應(yīng)用場景進(jìn)行選擇和組合。例如，目前有數(shù)以百計(jì)的遙感影像變化檢測算法，分別適用于不同的影像條件、地域特點(diǎn)或應(yīng)用對象。在開展大范圍變化監(jiān)測業(yè)務(wù)時(shí)，需要根據(jù)算法與算法、算法與數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的競爭、協(xié)作、約束關(guān)系等，進(jìn)行算法優(yōu)選和處理流程構(gòu)建。但其水平高低往往受制于專家的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)與能力，難以滿足高質(zhì)量、自動化監(jiān)測的需要[83-84]。當(dāng)前的一個(gè)發(fā)展趨勢是，將知識工程和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，系統(tǒng)地梳理變化檢測算法與影像之間的多級關(guān)系，歸納凝練出相應(yīng)的領(lǐng)域知識，轉(zhuǎn)換為Web服務(wù)，形成基于領(lǐng)域知識的在線變化檢測工具，減少對專家個(gè)人經(jīng)驗(yàn)與知識的依賴[85-87]。

3.3 研制智能化測繪的應(yīng)用系統(tǒng)

從應(yīng)用的角度看，設(shè)計(jì)和研制能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)采集、處理、分析、管理的新一代智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升產(chǎn)品生產(chǎn)與服務(wù)的水平與效率,是智能化測繪的一個(gè)重要發(fā)展方向。這需要針對每一個(gè)特定的單一或綜合應(yīng)用場景，厘清其產(chǎn)品生產(chǎn)與服務(wù)過程中所蘊(yùn)含的信息處理機(jī)制，梳理所使用的先驗(yàn)知識，構(gòu)建混合型的智能計(jì)算模式，研制專門或?qū)Ｓ玫木哂幸欢ㄖ悄芩降臉I(yè)務(wù)系統(tǒng)或平臺，并制定出相應(yīng)的技術(shù)規(guī)范、工藝流程、質(zhì)量控制辦法等。這一過程將打破大地測量、攝影測量與遙感、地圖制圖、地理信息工程等傳統(tǒng)專業(yè)界限，從業(yè)務(wù)信息流的角度進(jìn)行整體謀劃與優(yōu)化設(shè)計(jì)。

目前的研究熱點(diǎn)包括：時(shí)空數(shù)據(jù)按需搜索與協(xié)作服務(wù)系統(tǒng)[88-89]、綜合PNT服務(wù)系統(tǒng)[90]、衛(wèi)星在軌數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)[91]、天空地綜合智能攝影測量系統(tǒng)[92]、云端遙感影像智能解譯系統(tǒng)[93]、智能地理信息系統(tǒng)[94]、空間型知識服務(wù)系統(tǒng)[19]等，而諸如此類的眾多單項(xiàng)智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)的有效集成，將可望形成面向全行業(yè)的智能化測繪技術(shù)體系。

3.4 研制智能化測繪的儀器裝備

測繪儀器裝備是指那些用于數(shù)據(jù)獲取、信息處理、成果表達(dá)等方面的專用工具，對于提高人們測繪活動中的感知、認(rèn)知、表達(dá)、行為能力至關(guān)重要。全站儀、攝影測量工作站、數(shù)碼航空相機(jī)、高速繪圖儀等是傳統(tǒng)測繪儀器裝備的代表。目前，以云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、智能芯片、人工智能為代表的新興技術(shù)，為智能化測繪儀器裝備的研制提供了新思路[95-96]。今后應(yīng)該進(jìn)一步發(fā)展智能化的測繪儀器裝備[95-97]，如智能全站儀[98]、智能化GIS軟件系統(tǒng)[99]、智能化的單波束測深系統(tǒng)[97]、測繪無人機(jī)、測量機(jī)器人、全組合智能導(dǎo)航系統(tǒng)、識圖機(jī)器人，以及利用智能設(shè)備和其所帶的智能傳感器(如iPad的激光傳感器)開發(fā)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等[100]。

3.5 推動跨學(xué)科協(xié)同創(chuàng)新與合作

智能化測繪的研究與應(yīng)用涉及測繪、地理、人工智能、大數(shù)據(jù)等諸多學(xué)科，是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，亟須進(jìn)行跨學(xué)科的交叉與融合，在學(xué)科結(jié)合中尋找增長點(diǎn)，取得新突破，培養(yǎng)創(chuàng)新型人才。因此，應(yīng)充分發(fā)揮政府、學(xué)術(shù)界、高校和科研機(jī)構(gòu)、事業(yè)單位、企業(yè)的積極性，建立優(yōu)勢互補(bǔ)的良性協(xié)作機(jī)制。自然資源部作為測繪主管部門，應(yīng)在全國智能化測繪的頂層設(shè)計(jì)、項(xiàng)目推動、試點(diǎn)示范、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范制定等方面發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用；以中國測繪學(xué)會為代表的學(xué)術(shù)團(tuán)體則應(yīng)發(fā)揮聯(lián)系全國廣大科技工作者的優(yōu)勢，在組織學(xué)術(shù)研討、交流爭鳴、培訓(xùn)推廣等中發(fā)揮學(xué)術(shù)引領(lǐng)作用。

4 結(jié) 語

回顧數(shù)字化測繪技術(shù)的發(fā)展歷程與重要貢獻(xiàn)，可知其是以確定性的“規(guī)則-算法-模型”為本質(zhì)，對現(xiàn)實(shí)地理世界進(jìn)行數(shù)字化采集、表達(dá)、處理與分析，但往往難以滿足多維動態(tài)的地理場景建模和復(fù)雜空間問題求解的需求。面對全社會數(shù)字化發(fā)展、智能化轉(zhuǎn)型的時(shí)代浪潮，應(yīng)通過人類自然智能、機(jī)器智能與測繪知識、算法的有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建以知識為引導(dǎo)、算法為基礎(chǔ)的智能化測繪體系，實(shí)現(xiàn)對真實(shí)世界的智能感知、認(rèn)知、表達(dá)及行為計(jì)算，提供更加豐富、更為精準(zhǔn)的地理空間數(shù)據(jù)、信息及知識產(chǎn)品。為此，須聚焦測繪自然智能的解析與建模、混合型測繪智能計(jì)算的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)、智能賦能測繪生產(chǎn)的機(jī)制與路徑等基本問題，大力開展智能化測繪知識體系的構(gòu)建、技術(shù)方法研究、應(yīng)用系統(tǒng)和儀器裝備研發(fā)。

從數(shù)字化測繪走向智能化測繪，是測繪行業(yè)積極應(yīng)對全社會數(shù)字化發(fā)展、智能化轉(zhuǎn)型的一項(xiàng)重要行動舉措。為切實(shí)地推動這一方面的研究與應(yīng)用，應(yīng)充分發(fā)揮政府的引領(lǐng)作用，加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，營造良好發(fā)展環(huán)境；同時(shí)，要促進(jìn)學(xué)術(shù)界、事業(yè)單位和企業(yè)積極地更新觀念，加強(qiáng)協(xié)同創(chuàng)新，通過立項(xiàng)實(shí)施、試點(diǎn)示范、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范制定等，促進(jìn)和推動智能化測繪體系的早日建成并發(fā)揮成效。

致謝:張繼賢研究員、李榮興教授等為本文提出了寶貴意見，在此一并感謝。