自然资源监测旨在掌握自然资源本底及其受人类活动影响的变化情况。当前自然资源监测面临协同性不足、尺度失衡、时效性滞后以及空间基准不统一等挑战。地理空间智能（GeoAI）的兴起为解决上述问题提供了契机。本文提出以 GeoAI 能力为核心的“天空地”智能感知与实景监测体系架构，通过多模态地理空间模型实现系统的感知、认知、学习与自主调整，显著提升自然资源要素提取的精细度与准确度。
实现“早发现、早制止、严打击”的监管目标，亟需突破传统监测手段在协同性、时效性和精细度上的瓶颈。
各类监测手段（卫星、无人机、地面监控）往往各自为政，缺乏高效联动，难以形成覆盖全域的立体监管网络。
传统遥感侧重宏观监测，对局部或重点区域的精细化程度不够，难以满足复杂违法行为的核查需求。
从发现违法行为到现场核查、最终处置的周期较长，难以实现“早发现、早制止”。
GeoAI 将人工智能与 GIS 结合，通过多模态地理空间模型实现系统的感知、认知、学习与自主调整。
该体系由感知层、分析处理层、应用层三个层次构成，核心是 GeoAI 能力中心。
“天”：卫星遥感，覆盖广、周期强。
“空”：无人机，机动灵活、高分辨率。
“地”：塔基监控与传感器，局部精确核验。
集成目标识别、变化检测、视频定位、实景融合、预警分析等 GeoAI 核心算法，实现多源数据的智能处理。
服务于规划管控（三条红线）、开发利用巡查、耕地保护、灾害监测、资产监管等自然资源核心业务。
本文在遥感变化检测、无人机航迹规划、塔基监控布设及视频三维融合四个方面提出了创新方法。
采用 Res2Net 结合时空双自注意力机制，增强局部特征感知，细化边缘；优化损失函数，减少季节、光照引起的“伪变化”；通过空间矢量融合算子实现多要素识别与矢量化。
针对零散分布的自然资源图斑，提取骨架点作为航飞点。采用改进遗传算法并结合模拟退火原理进行局部寻优，在考虑地形和续航约束下，显著缩短航程。
利用 CNN 实现建设行为（塔吊、堆土等）的 AI 识别与空间定位；利用遗传算法解决最大集合覆盖问题，优化监控点位，提高耕地监测比例并减少盲区。
通过解算视锥体投影参数，将视频纹理映射至三维模型。利用哈希算法进行图像相似匹配，并通过几何变换与纠偏消除安装误差，实现无缝的“虚实融合”。
随着技术的深入，自然资源监测将向着更自主、更精准、更实时的方向发展。
| 序号 | 研究领域 | 待解决的问题 | 技术发展方向 |
|---|---|---|---|
| 1 | 要素识别与变化检测 | 样本库依赖严重、泛化能力弱、业务流程割裂 | 弱监督/无监督学习；强化业务关联与场景认知 |
| 2 | “天空地”协同机制 | 传感器各自为政、时空分辨率差异大、覆盖稀疏 | 多模态高精度融合；建立资源优化配置与任务调度机制 |
| 3 | 违法研判与处置 | 自动化程度低、依赖人工甄别、实时性差 | 自然资源知识图谱；研发面向监测的人工智能体 (Agent) |