看看：人工智能+找矿突破、土地管理、海洋监测……AI所不能吗

美呗贤果

2023年下半年以来，AI疑是比较热门的科技话题，它似乎正在带给我们一个全新的未来世界。AI，即人工智能（A I），其底层逻辑是通过海量数据和特定算法，使计算机具备某种思维能力，这也被看作是对人类大脑的强化与延伸。正当人们满怀憧憬地期待着AI可能带来的机遇和变化时，在自然资源领域，AI技术已逐步运用于践中，并取得了相应的成效。如何跟上科技发展的脚步，将AI融入各类自然资源管理职能和应用场景，是各级自然资源部门将要面对的一项崭新的课题。

今年年初，有关AI技术在赞比亚找到巨型铜矿的消息轰动地质行业，尽管很证明是误传，但有关“人工智能找矿”讨论的热度在国内陡然上升。
事上，在地质领域，人工智能相关探索和成果已涉及区域地质调查、智能矿产预测、地质灾害调查、矿产勘查等诸多方面。较早突破并成功应用的是智能地质填图。
地质调查局自然资源综合调查指挥中心信息工程研究室主任李丰丹介绍，经过多年的探索，地质调查局针对区域地质调查中填图对象高精度识别和高精准定位需求，以“数据+知识+智能算法”驱动为技术应用框架，已基本形成了面向地质填图全过程、基于深度学习的填图对象识别与定位以及人工智能地质图生成技术与方法，初步构建了同步于填图过程的 应用流程和建模平台，并已在大岩类及造山带地质填图项目中示范应用，取得了良好效果。
“AI具有较强的空白区地质图预测能力和水平，不仅可以揭露浅覆盖地区地质体，还可以通过迭代地质图分析对比前后发生变化的区域，为地质路线部署、关键地质问题研究提供参考，从而提高地质填图精度、研究程度和工作效率。”李丰丹说。
而在找矿方面，由于需要丰富的地质、物探、化探数据，当前完全应用人工智能仍存在较大难度。但有关专家认为，采用人工智能深度学习的方法，在某些环节特别是矿产资源预测环节，用来寻找资源富集地，圈定靶区，提高找矿成功率，还是具有乐观前景。
地质科学院矿产资源研究所研究员娄德波在上述方面的践已有多年，其所在科研团队对阿尔金地区某工作区的花岗伟晶岩型锂矿进行了有关深度学习语义分割方法的验。验初步证明，该方法对地物分布情况复杂、细小花岗伟晶岩脉不易识别等问题的解决效果显著，可作为我国低植被覆盖难进入区花岗伟晶岩型锂矿的找矿勘查新方法，为锂矿的找矿调查提供捷有效的技术支撑。
但他表示，人工智能的势在于大数据的规律化智能处理，当应用于具体精细勘查时，还需要突破不同矿床复杂性、个体化带来的壁垒。小范围数据训练出的模型，不一定会适应更大尺度上的区域。这是地质信息的极度复杂和不均一性决定的。在他看来，要想提高深度学习的性能，就伟晶岩找矿而言，一是进一步改善模型的结构，提高络在细节上的预测性能；二是在预测中不断将新发现的含矿伟晶岩脉作为训练样本补充，通过进一步的训练化模型，提高模型的泛化能力，使其能在更复杂的条件下预测。
相对“人工智能+矿床勘查”的个性化，地质调查局发展研究中心研究员、自然资源部矿产勘查技术指导中心矿产政策研究室主任李永胜介绍，“人工智能+”在推动智能矿产预测，助推新一代信息技术与地质找矿深度融合方面的探索更具普适性。
以地质调查局智能矿产预测技术攻关与找矿示范项目为例，该项目比较大特点是“数据驱动+知识驱动”。在数据方面，充分应用了地质矿产领域长期积累的海量地质类图件，现了图件中地质演化、矿床形成、矿床分布等各类地质要素在语义上和形式上的统一及向量化表达，使其可以与物探、化探、遥感数据有效融合，并进行定量化分析与计算。在知识方面，基于成矿地质体、成矿构造与成矿结构面、成矿作用特征标志的“位一体”勘查区找矿预测理论矿床模型知识图谱，通过图嵌入现地质知识特征的向量化，现了数据与知识融合的成矿分析与找矿预测。
据介绍，该项目已基于CNN、RN、VT、孪生络等人工神经络架构的找矿预测方法，研发了智能找矿预测系统，建立了地学大数据智能矿产预测方法技术体系，并在甘肃大桥、寨上等金矿整装勘查区，吉林白山多金属矿集区，陕西石泉―旬阳金矿整装勘查区，云南鲁甸铅锌银多金属矿整装勘查区等20多个典型矿区开展了智能矿产预测试点应用。在甘肃大桥、北山等地进行了钻探验证，显示出良好的找矿潜力。
AI管地“慧拿地”初登场
如果说地学研究和找矿突破是技术密集型领域，那么土地的规划与管理则体现出更复杂的社会性和经济特性。与土地相关的规划、整治、出让、监管、不动产登记，以及所涉及的法律、政策、经济模式等等，构成了一个相当复杂的系统，有大量的数据、指标、政策法规、成本收益等需要考量，这也为人工智能的应用提供了广阔的空间。
2023年8月举办的首届全国国土空间规划年会上，工程院院士吴志强提出，现现代空间规划的数智化转型，有目标愿景、路径选择、发展动力、精准评估、迭代化等五大关键要素。其中，目标愿景的精准性决定了整个规划的灵魂。数智赋能空间规划的目标愿景，就是通过对空间发展历史规律的机器学习，对国土空间及其之上的生产、生活和生态“生”系统的目标选择，提供多种可能和多元方案的比较，同时大规模捕捉人们的需求。
吴志强院士认为，数智赋能空间规划的路径选择，是通过 AI方法提供多模式下的预测方案，围绕用地规模、空间结构、功能布局等规划核心问题，帮助决策者和规划师预见未来趋势，确定发展路径。他还展示了在严控规模、基于规律、战略引导3种发展模式下对衢州、德清等城市空间发展的智能推演。
当前，国内很多专家学者都认为，AI技术的速发展将给城市规划和土地利用带来重大改变。AI技术在这些领域的应用，不仅能提供更高效的工具，还可以创新思路，为城市发展挖掘更多的潜力。通过机器学习和数据挖掘技术，AI可以识别和分析土地利用模式，并预测未来的发展趋势。这有助于规划者更好地理解不同区域的土地利用现状和未来发展定位，以及在环境保护、基础设施建设等方面的需求，为城市发展规划的制定提供科学依据。
事上，AI技术在一些地方的土地管理中已经逐步得到应用。不久前，浙江省杭州市余杭区在自然资源智慧交易服务平台植入AI模型，让企业从“会拿地”转向“慧拿地”。该平台的AI智能匹配模型，能帮助企业定制个性化选地方案，从几千宗土地中获得合适的地块。
据介绍，这款AI模型可根据用户的浏览记录、搜索喜好等，形成用户画像，而平台会根据用户的需求特点推荐与企业契合度比较高的土地资源。目前，已有142万人次使用了这项服务。
此外，AI客服的全程辅助拿地功能，可为企业提供7×24小时不打烊“点餐式”服务，答疑响应度高、准确性强。对竞买人已关注或报的地块，平台会主动推送提醒短信，包括资源发布、报完成、资格取得、交易开拍等关键节点。
浙江省自然资源上交易中心负责人介绍，通过挖掘交易数据价值，将进一步化本区域的营商环境。“比如，企业想知道某个地区的工业用地亩均税收等要求，或者想了解某个地区比较近有没有推出工业用地，AI模型都能速给出精准的答案。”该负责人说。
据了解，浙江还计划打造AI模型升级版，利用自然资源交易大数据，探索自然资源全要素整体配置，为决策与企业发展提供支持。
在耕地保护方面，AI技术也得到了一定的应用。保障粮食安全的根本在耕地，对耕地地块信息速、精准提取是监管工作的重要基础，同时也可为农业估产、灾害分析、土地整治等提供技术支撑。
通过AI与高分辨率遥感的结合，可现地物提取、变化检测等功能，其提取效果与精度较传统方法有了较大提升。目前，国内已有部分技术通过收集不同地貌的水田、旱田、梯田等各类耕地的特征数据信息，构建样本数据库，并开发相关模型。有些采用面、线双提取模型相结合的方法，既可以较好地提取耕地的范围与较明显的边界，又可显示耕地内部的纹理细节，通过对面、线结果进行融合处理，得到比较终的耕地地块

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