大调查、大确权 地 统一空间规划 镇 省 县 国 体 规 划 项 规 划 细 规 划 自 然 资 源 部 地质 矿产 土地 职责 职责 多规合一 国家测绘地理信息层 对外保留 国家海洋 局牌子 3 Huawei Confidential 总 专 详 发 改 委 一 平台建设进展 国家级平台基本开发完成并在部内网部署运行，各省（区、市） 5 Huawei Confidential 当前：原部门信息化基础设施并存 业务专网 趋势 1 ：基础设施融合，构建自然资源云和四级专 网 未来：自然资源云和四级专网网络 测绘地理数据中心 国土资源云 海洋云 云 整 合 国 务 院 国 务 院 涉 海 部 门 军 队 军 队 国 务 院 自然资源云 政 务 外 网 网 络 整 合 涉 密 专 网 原国土资源部 权登记、地政管理、矿政 管理、海政管理、测证管 理、生态修复、 …… 形成全国统一的自然资源数据资源体系！ 趋势 2 ：数据融合，构建自然资源 “一张图” 现状数据 测绘、地质、地理国情普查、国 土调查、耕地、矿产、森林、湿 地、草原、水、海洋、气候、灾 害、交通、 …… 土地数 据生产 测绘数 据生产 海洋数 据生产

城乡规划管理职责 水利部 水资源调查和确权登记管理职责 农业部 草原资源调查和确权管理登记管理 职责 国家林业局 森林、湿地等资源调查和确权管理 登记管理职责 国家海洋局 职责 国家测绘地理信息层 职责 自 然 资 源 部 对外保留 国家海洋 局牌子 国 土 资 源 部 住 建 部 发 改 委 多规合一 统一空间规划 国 省 地 县 镇 总 体 规 划 专 项 趋势1：基础设施融合，构建自然资源云和四级专网 网 络 整 合 云 整 合 当前：原部门信息化基础设施并存 原国土资源部 国 务 院 国土专网 涉密网 国土资源云 原国家测绘局 国 务 院 测绘专网 涉密网 测绘地理数据中心 数据采 集专网 涉 海 部 门 原国家海洋局 海洋云 军 队 海洋专网 省 省 省 市 市 市 县 县 县 未来：自然资源云和四级专网网络 自然资源云 国 务 院 Huawei Confidential 7 自然资源“一张图” 趋势2：数据融合，构建自然资源“一张图” 以前：业务分散、数据分散 测绘 测绘管理 测绘数据 影像数据 测绘数据 基础地理 …… 海洋 海政 海洋数据 海洋资源 海洋规划 海洋观测 …… 规划 发改 住建 主体功能区 规划 城乡规划 规划数据 规划红线 规划审批 …… 国土 国土数据 土地数据

度，负责测绘和地质勘查行业管理等。 P3 2019 年 11 月，自然资源部公布了《自 然 资源部信息化建设总体方案》。 《方案》提出，立足已有基础，统筹整合 土地、地质、矿产、海洋、测绘地理信息 的信息化资源，运用移动互联网、云计算、 大数据、物联网、人工智能等新一代信息 技术，通过完善、优化和创新，建设自然 资源“一张网”、“一张图”、“一个平 台”，并 以此为基础构建自然资源调查监 海洋水文／海 洋环境／海 洋生 物／海 洋战略通道 其他 自然保护区 / 风景 名胜区 / 自然遗产 / 地 质公园等 遥感测绘数据 基础 地理 /DEM/ 地理国 情 / 遥感影像 地质数据 地质调查／矿山地质环境 ／地质灾害 地理国情普查 地表形 态／地表履盖／重 要地 理国情要素 土地利用现状 土地利 用现 状 ／耕地后 备 资源 ／耕地质量评价 矿产资源 矿产资源量／ 自然资源数据体系 国土空间规划支撑数据体系 国土调查 林 草 湿 水 互联网数据 自然保护区 … 气象数据 降水量 … 融合 生 态数据 自然保护区 环境监测 … 融合 基础地理数据 基础测绘 国情监测 … 融合 社会经济数据 GDP … 人口数据 常驻人口 … 融合 海洋数据 海洋监测 海洋生态 … 融合 地质矿产数据 活动断层 地质遗址 …

很多都陷入“小马拉大车”的尴尬境地中，亟待从根 本上打破条块分割格局，从认知、舆论、政策和 法规等方面培育信息共享交换和智慧应用的生态 环境，并基于移动互联网、云计算等在更大的格 局上适应和推动地理信息的智慧应用。 工信委 发改委 信息办 建设局 领导重视，顶层体制设计，建立新的信息化生态环境 核心、重点、难点 公共基础设施 数据中心 应用 基础 核心 目标 数据建库 智慧城市关注人（公众）、关注社交、关注服务、关注运营，这几个 指标能够区分传统的政务信息化和当前的服务信息化 城市运营 - 案例城市 北 京 北京信息资源管理中心和合作企业的 长期投入成为现实意义上的运行中心 宁波规划地理信息中心 与企业的合作运维 寿光市政府和国土局要求企业入驻， 协助推进共享平台应用 这些城市在国内受到好评，是因为客户与城信所一起，建起了长期运行维护的专业队伍 成功的秘诀：从重视打造“造型”到重视管理“运行” 市情情报板 智慧城市大数据中心 智慧城市大数据中心的共享交换模式发展：  B2C  B2B  B2C  O2O 我们的积累 国家地理 信息公共 服务平台 数字城市 地理空间 框架 自然资源 和空间基 础地理数 据库 政务地理 信息共享 平台 行业共享 平台 天地图 省 市 县 6 个省级平 台 4 个省会 城市平台 3 个计划 单列市平台 40 余个 成功案例

业务活 动 的参与者和责任。 在 REA 理论中，资源、事件和参与者之间存在着紧密的关系。例如，销售事件中，客户（参与者）购买了产品 （资 源），从而使企业实现收入。通过分析这些关系，企业可以更好地理解业务过程，找出潜在的问题和机会， 为决 策提供有力支持。 总之， REA 理论是一种描述企业业务过程的有效方法，它通过将业务活动分解为资源、事件和参与者三个基本要 素 及其关系，帮助企业更好地分析、设计和实施信息系统。理解 要素，以及它们之间的关系，来描述企业的业务过程。理解 REA 理论 可以帮 助企业更好地分析、设计和实施信息系统，提高运营效率和决策质 量。 1.数据整合：首先，收集和整合企业内部和外部的各种数据资源，包括当事人信息、地理位置数据、产品数据、协议数据、分类数据、资源项数 据、事件数据、条件数据和业务方向数据等。 2.REA 模型构建：基于收集到的数据，构建资源 - 事件 - 参与者（ REA ）模型。在模型中，描 度的关联。 3.利用 CHATGPT 技术：将 CHATGPT 技术应用于 REA 模型，利用其自然语言处理和生成能力，实现对业务活动的智能分析和描述。通过 CHATGPT 技 术， 可以帮助企业更好地理解和管理业务活动，提高运营效率和决策质量。 4.数据资产化：通过对数据进行清洗、加工、分析和挖掘，将原始数据转化为有价值的数据资产。这些数据资产可以为企业提供深入的业务洞察， 支持决策制定和业务优化。

49 3.2.2 数据格式转换.............................................................................51 3.3 地理信息系统（GIS）集成.................................................................53 3.3.1 GIS 数据的获取与整合. 如气象、交通、 旅游等，通过语义分析和深度学习实现智能决策，使铁路系统 能够更好地适应外部变化。 以下是本项目在实施过程中将开展的主要工作内容：  数据采集与模型构建 o 收集铁路沿线的地理信息、交通流量、环境监测等相关 数据。 o 建立三维 AI 大模型，通过持续学习优化模型性能。  平台开发与数据分析 o 开发集成平台，提供实时数据可视化与分析工具。 o 实施数据挖掘与智能分析，形成多维度的决策支撑。 大模型的应用方案中，技术方案的设 计与实现是确保系统有效运行的关键。该方案旨在通过构建高效的 三维模型，结合先进的人工智能技术，实现对铁路沿线环境的实时 监测、分析和决策支持。 首先，本方案的基础是高精度三维地理信息系统（GIS）和三 维模型的构建。通过利用无人机航拍、激光雷达（LiDAR）扫描等 手段，获取铁路沿线的三维空间数据。同时，结合多种传感器的数 据（如气象监测装置、视频监控等），可全面收集并叠加不同维度

....................................................................................217 3.11 自然保护区地理信息系统支撑软件建设.....................................................................218 3.11.1 设计思路.... ...................................................................................222 3.11.3.2 基础地理空间数据库.................................................................................223 3.11.3.3 提供统一的环境数据共享服务.................................................................353 3.12.1.5 提供统一的环境地理信息共享服务.........................................................354 3.12.1.6 充分利用现有资源进行数据深挖掘分析.....

业 Ai + 司法 + 翻译 Ai + 营销 Ai+ 医疗 Ai + 家居 Ai 教育 智 慧 农 业 产 品 0 2 交换机、路由器、网关、网桥 智慧农业业务总体架构 农田地理信息管理 智能灌溉管理 智慧农机管理 四情监测 物联设施管理 场景应用 数据中台 网络传输 终端设施 农事学习 智慧植保 AI 农事专家 知识服务 AI+ 遥感 有效缓解病虫草害多发季节专家资源紧张、任务过度繁重和农民问技无门、反馈过慢等问题。 病虫害智能诊断 大数据分析 人工智能 诊断信息、治疗方案 图像、文字、语音 作物生长采集器 孢子捕捉仪 虫情测报仪 问诊信息 农田地理信息采集系统 农田环境与农情信息采集 分析系统 农事综合管理系统 农业数据分析决策系统 农业植保监测系统 智能灌溉控制系统 农事问答服务应用系统 农业示范园综合管理 面向设施农业园区，进行人员、设施设备、 2000 万） + 荣华和优然企业自筹资金。 健全农业农村数据采集体系 促进数据融合 建设数字乡村 服务乡村振 兴 漯 河 市 召陵 区 现 代 农 业 产 业 园 信息化建设内容：地理信息采集系统 、智 能灌溉控制系统 、农田综合信息采集系统、 农业植保监测系统 、耕地质量监测管理系 统 、农事综合管理系统 、农机管理应用 系 统 、农产品追溯源系统 、田长制产区

中，通过对多年水位、流量和气象数据的分析，可以构建出更为精 确的水量预测模型，从而优化调度策略，提高水资源的利用效率。 其次，DeepSeek 可以用于构建复杂的水文预测模型。通过将 气象数据、地理信息和历史水文数据相结合，DeepSeek 能够预测 未来的洪水、干旱等极端天气事件，提前采取应对措施，减少灾害 损失。例如，在洪水预警系统中，DeepSeek 可以根据实时降雨数 据和上游水 在水利工程中，数据分析与挖掘是优化水资源管理和提升工程 效率的关键环节。DeepSeek 平台通过其强大的数据处理能力，能 够实现对海量水利数据的深度分析和挖掘。首先，DeepSeek 集成 多源数据，包括水文监测数据、气象数据、地理信息系统（GIS） 数据以及历史工程数据等，通过数据清洗和预处理，确保数据质 量。 在数据清洗完成后，DeepSeek 利用机器学习算法和统计分析 方法，对数据进行多维度的分析。例如，通过对历史水文数据的时 预测未来一周河流流量，指导灌溉和供水 土壤湿度监测 空间分析 分析土壤湿度分布，优化农田灌溉方案 通过上述步骤和方法，DeepSeek 能够为水利工程提供精准的 数据支持，帮助工程师和决策者更好地理解水资源状况，制定科学 的调度和管理策略。 4.3.1 数据清洗 数据清洗是水利工程数据分析与挖掘过程中至关重要的环节， 旨在提高数据的质量和可靠性，为后续的分析工作奠定坚实的基 础。在实

智慧农民培训服务平台 农业项目申报服务平台 价格指数监测服务平台 农业生产性服务体系 金融服务体系 产业创新中心 数据中台 作物种植方案模型 作物品类推荐模型 精确育种模型 大数据中心 地理信息 人口数据 法人数据 企业数据 产业数据 环境数据 位置信息 其他 数据源 委办局系统数据 农业局数据 产业互联网数据 填报数据 其他数据 产业管理 产业服务 产业运营 农业项目管理平台 分布、长势、病虫害 等数据，进行每年的 作物产量和价格的预 测，智能推荐每年当 地适宜种植的作物种 类，实现高效的市场 化产业调控。 作物品类推荐模型 动物疫病防控模型 当动物疫病发生时， 结合分析地理、气象、 水质、土壤、区域养 殖业分布等数据，智 能化预测疫病的扩散 范围和扩散速度，提 前发出预警，为防控 疫病方案提供参考。 用户入口 工作人员入口 管理运维入口 数据赋能应用，应用反哺农业数字大脑 模拟种植，在线预估产量和风险 基于历史经验数据 +AI 算法 + 专家调优，构棚室模 拟种植模型，根据不同地域在线输出作物的预估产 量和风险 冷链监控，留住更新鲜的蔬菜 产品追溯，流程优化有据可依 农业数字大脑 - 地理信息平台（ GIS ） Unicloud GIS 平台，致力于为政府、企 业、集成商及软件开发商，提供从空间数据 采集到编辑，从存储到展示，运算到分析的 一整套完整的解决方案，集多源数据管理、