發布時間：所屬分類：農業論文瀏覽：1次
摘 要： 摘 要：隨著互聯網、人工智能、大數據等新興技術的發展，我國很多傳統行業在這些技術的支持下順利完成了產業改革，并取得了較好的成績。在此大背景下，中國地質調查局曾經花費了將近十年的時間，完成了地質調查數字化改革。本次改革的重點是地質調查領域和礦
摘 要：隨著互聯網、人工智能、大數據等新興技術的發展，我國很多傳統行業在這些技術的支持下順利完成了產業改革，并取得了較好的成績。在此大背景下，中國地質調查局曾經花費了將近十年的時間，完成了地質調查數字化改革。本次改革的重點是地質調查領域和礦產調查領域。其改革深度是前所未有的，基本實現了全過程的數字化改革。在本文中，筆者主要針對智能地質調查體系與構架及其相關問題進行了論述。
關鍵詞：地質調查;智能化;體系;架構
前 言
進入信息時代后，越來越多的智能設備走進了人們的生活當中。而如何借助此次技術突破的東風來完成智能化地質調查體系的構建則是當前地質調查領域研究的熱點。能否將實現數據采集、分析、傳輸、建模等全部過程的智能化處理是行業內所有人共同關注的問題。筆者認為，地質調查智能空間建設是智能地質調查核心內容，是從數字地質調查向智能地質調查的必經之路。
相關期刊推薦：《中國地質》(雙月刊)是由國土資源部主管、中國地質調查局主辦的綜合性學術期刊，是在原《中國區域地質》(季刊)內容基礎上的延伸和拓展，是反映中國地質調查和研究成果的重要載體。主要報道基礎地質(包括地層、古生物、構造地質、巖石、礦物、區域地質等)、礦床地質、能源地質、海洋地質、水文地質、環境地質(含生態地質和災害地質)、遙感地質、地球物理、地球化學、地質信息等研究成果。
1地質調查智能空間的基本定義和關鍵內容
1.1 智能地質調查的基本內涵
地質調查所做的工作是對自然界中一切地質現象進行研究和分析，通過對各種地質數據的比對、計算、管理來促進人們對地球生態系統的認知。而智能地質調查則是借助各種智能化手段實現該研究過程的自動化和智能化，降低人工計算和研究的難度。所謂智能，必須具有以下幾個能力：認知、理解、觀察和學習�？梢哉f地質調查的過程是一個不斷探索和研究的過程。該過程是對數據采集與試驗、模型推演、仿真模擬和數據密集型計算的4個范式。從這個角度來看，智能地質調查是地質調查的基本內涵。
1.2智能空間是智能地質調查支撐技術體系的核心
智能空間是物理空間和信息空間的疊加。疊加后的智能空間具有感知、分析、推理、通信、自適應和普適計算能力，能夠為用戶提供各種智能服務。智能空間將計算設備、信息設備以及其他傳感裝置進行有機結合并嵌入到工作、生活空間內。其特征體現在交互接口具有明顯的便捷性，能夠支持人們方便地獲得計算機系統的服務。與之聯系十分緊密的另一個概念是普適計算，有關學者指出普適計算不是虛擬現實，也不是新的PDA或者PC技術，而是是一個強調和環境融為一體的計算概念，而不依賴計算機本身。在普適計算的模式下，人們能夠在任何時間、任何地點、以任何方式進行信息的獲取與處理。普適計算將使計算和信息服務以適合人們使用的方式普遍存在于我們的周圍，以往相互隔離的信息空間和物理空間將相互融合在一起。國際上對智能空間的研究開展得相當廣泛，表明了智能空間在普適計算研究中的重要作用。
2地質調查智能體系架構
地質調查智能體系架構由地質調查智能空間層、基礎平臺層、應用層和感知交互層、數據挖掘與分析層組成。
智能空間層：地質調查信息空間是地質調查智能空間的應用主體內容，涉及野外調查、數據集成、三維建模、綜合處理、評價預測、數據挖掘、成果信息發布以及野外地質調查業務管理全過程。該過程能夠實現對復雜的地球地質系統進行詳細的描述，形成地質科學知識庫。地質調查物理空間是以地質調查信息智能空間結點為主構成的天地空一體化的信息傳輸的運行環境。在智能空間體系建設中，在原中國地質調查網格結點建設的基礎上，基于通信網、互聯網、物聯網、云計算和大數據技術，把網格提升到智能空間平臺。并同時發布詳細的地質數據，這些數據具有非結構化的特點。集成發展數據發現和挖掘技術方法，提供認識智能服務。
基礎平臺層：地質調查智能基礎平臺基于云GIS、Hadoop生態體系和智能數據挖掘計算等技術構成天、地、空一體化云運行環境，形成智能地質調查數據采集、分析、建模和數據挖掘的數據知識鏈。智能地質調查二、三維一體化GIS平臺主要為開發具有普適計算特點的地質調查野外數據采集、三維地質體建模和數據處理軟件系統，提供免費自主的基礎平臺。智能評價平臺以繼承傳統成熟的方法為主、創新方法為輔，目標是建設具有普適計算特點的方法庫，形成“云”計算庫。
應用層：該層時智能地質調查服務的具體對象和應用模式。智能地質調查涵蓋了地質調查本身、野外地質調查管理和成果智能服務，支持天、地、空一體化下的數據采集、分析、建模和數據挖掘，提供泛在服務新模式。
感知交互層：實現從設備到云端的質變。服務終端從PC端擴展到移動端、PAD 和智能手機端。同時支持北斗、天通一號應用，為提高地理信息的應用便利性，支持無信號地區，野外數據采集可動態整合在線地理信息數據。在促進地質調查向智能空間過程的現代工作方式的轉變中，在主要地質調查領域實現進入具有情境感知、分析、推理、通信、自適應和普適計算能力的智能空間的過程。
數據挖掘與分析層：數據處理的前提是具有足夠的數據量作為支撐。而數據挖掘與分析層首先需要做的是從海量的地質資料中進行數據挖掘。采用地質領域本體庫和文本搜索框架 Lucene 對地質文檔進行分詞處理。然后在Mahout 框架中進行數據挖掘。利用Mahout 可將機器學習中的多種算法有效地擴展到Hadoop 集群平臺上，通過與第二代Hadoop 系統中的資源管理與計算調度框架結合，可實現海量數據的快速挖掘和并行處理，從中獲取用戶所需的地學信息知識并進行分析結果的可視化展示，為上層基于大數據環境支撐的地學信息綜合應用提供決策支持。在大數據應用層，依托大數據處理技術可對用戶提出的地學問題進行智能化分析處理，將其轉化為地學問題求解任務，進而在大數據平臺中將地學問題求解任務轉化為并行任務執行，最后將執行結果返回給客戶。
3智能地質調查架構方法
根據地質調查智能空間體系架構，把體系架構分解成兩條主線和3個支柱(理論與技術方法體系、自主基礎平臺、軟件產品)，把智能地質調查內容關系緊密地連接在一起以野外調查數據采集、數據集成、三維建模、綜合處理、評價預測、數據挖掘、成果信息發布業務工作為核心的一條主線。以野外地質調查業務管理全過程和云服務為核心的天地空一體化地質調查智能位置泛在服務，重點包括智能地質調查物理空間和運行環境的打造、云計算與大數據技術的集成。 三個支柱是地質調查智能空間關鍵研究內容的核心點。
3.1地質調查智能空間基礎平臺的開發。
(1)升級中國地質調查網格平臺為地質調查智能空間平臺，集成融合云GIS和Hadoop生態體系，加強非結構化碎片化大數據知識庫研究，提供多種層次的地質語義智能位置服務。(2)地質調查智能空間結點的建設與示范。集成網上高分辨地理信息數據，建設非結構化碎片化大數據知識庫，為地質調查智能空間提供多源、異構、海量、分級的地理、地質信息資源和軟硬件資源，全面提升地質調查普適計算能力和智成果集成與共享能力。(3)開展設備云端化、資源協同、資源共享、虛擬組織、內容知識庫集成相關標準內容的研究。
3.2地質調查 GIS支撐平臺建設。
(1)智能地質調查二三維一體化 GIS平臺。建設開發、擴展和完善滿足智能地質調查業務應用需求的自主二、三維地質調查底層GIS平臺和二次開發包，把更多的普適計算融入建模算法和成果綜合處理過程，使地質建模過程智能化。
(2)三維建模算法的研究與開發。主要內容是與業務流程一致的地質填圖快速建模技術。
3.3地質成礦定量化評價與智能分析基礎模塊的開發。
(1)開展基于云GIS架構的評價分析方法的軟構件庫開發。
(2)非結構化地質數據組織模型與挖掘算法。
(3)以云GIS平臺構件倉庫模式為礦產資源潛力動態評價等提供云服務，并融合3D智能地質調查系統的空間信息評價與分析流程，形成云服務倉庫。
3.4地質調查智能軟件體系開發與應用。
針對地質調查需求，開發在智能空間框架下的野外調查、數據傳輸、數據集成、三維建模、綜合處理、評價預測、數據挖掘、成果信息發布相關內容的具體軟件產品和服務。
結 語
地球的地質環境處在不斷的變化之中，因此地質調查工作將會一直持續下去。而對傳統的調查方式進行技術變革以提升地質調查的效率和準確性是行業進步的必經之路。作為地質調查人員，需要對智能地質調查體系與架構有足夠的理解，才能夠將其應用到實際工作中。——論文作者：姚海