案例研究：广东省常态化监测
监测体系建设
- 全域覆盖、全要素监测的常态化监测机制
- 实时监测、月清季核、年度总结三级时序管控体系
- 省市县三级联动协同监测新模式
数据规模
2022-2024年
累计提取监测图斑
100万+
业务覆盖
100+
业务项
1700+
监测对象
历史调查监测基础
从20世纪50年代以来，广东省相继开展了一系列自然资源调查工作：
土地资源
沙田调查、荒地勘测、三次国土调查、年度变更调查等
森林资源
九次全国森林资源清查、四次规划设计调查等
水资源
三次全国水资源调查评价、年度水资源公报等
三维研究框架
Three-Dimensional Research Framework
1
概念体系认知
Conceptual System
- 自然资源概念认知模型
- 监测对象系统化梳理
- 业务规则关联化分析
- 科学分类理论基础
2
知识图谱构建
Knowledge Graph
- 业务知识图谱表达
- 多维度动态关联
- 可视化映射分析
- 图谱化决策支撑
3
智能推送模型
Intelligent Push
- 自动推送模型构建
- 图斑知识映射机制
- 分级分类推送体系
- 精准对接业务需求
业务知识图谱核心要素
实体与关系
核心实体
监测对象、业务规则、管理需求、图斑属性
关系类型
包含关系、关联关系、约束关系、推送关系
属性特征
空间属性、时间属性、语义属性、业务属性
构建方法
① 本体建模
定义实体类、属性、关系的语义框架
② 知识抽取
从业务文档、规则中提取结构化知识
③ 图谱融合
整合多源数据，构建统一知识图谱
核心功能
知识表示
结构化表达复杂业务规则与监测对象关系
关联推理
基于图谱推理图斑与业务的关联关系
智能查询
支持复杂语义查询和路径分析
应用价值
精准推送
实现监测图斑向业务部门的精准推送
决策支持
为自然资源精细化治理提供决策依据
效率提升
大幅提升监测成果的应用效率和价值
监测图斑自动推送模型
基于业务知识图谱构建的自动推送模型，通过图斑知识与管理需求的映射机制，建立了分级分类的智能推送体系，实现了"1次监测、服务支撑N项自然资源管理业务"的核心目标。
规则匹配
基于业务规则对监测图斑进行智能筛选和分类
关联推理
通过知识图谱推理图斑与业务的多维关联关系
分级推送
按照业务优先级和管理层级进行差异化推送
精准对接
实现监测信息与业务需求的精准匹配和对接