在“大模型时代”与“双碳”战略交汇的今天，浙江省测绘科学技术研究院（以下简称“省测科院”）在人工智能与自然资源业务融合方面取得突破性进展，正以人工智能为墨、数据为砚，绘就一幅“智感天地、慧泽山河”的自然资源治理现代化新图景。从辅助政策审批的“快速响应”到地类变化监测的“火眼金睛”，省测科院以技术创新回应时代命题，让古老的土地焕发数字新生。

大模型筑基，政策审批从“皓首穷经”到“一键智达”

省测科院首创“政策大脑”，基于大模型本地化部署，构建覆盖自然资源全领域的政策法规知识库。以建设用地审批流程为例，通过大模型对海量政策法规的语义解析，实现建设用地审批条款的智能匹配与案例推荐，显著降低了行政审批成本，并通过智能辅助决策机制确保了审批结果的精准性和标准化水平，真正让政策落地从“纸上规范”化作“指尖动能”。

本地化自然资源领域知识库大模型

天眼巡疆，耕地监测从“人工筛查”到“智能识图”

依托多模态大模型与遥感影像解译技术，省测科院打造自然资源监测“新智绘天眼”。通过时序影像智能比对，精准识别违建、占耕等变化图斑，识别精度达90%以上，较传统人工，效率提升30%。例如，在以往的自然资源监测中，人工进行地类变化图斑提取不仅耗时费力，且容易出现疏漏。如今，借助人工智能技术，能够快速对大面积的遥感影像进行分析，精准识别地类变化，识别效率与准确率实现双重跃升。

自然资源遥感监测智能体

点云智析，地图生产从“人力雕琢”到“庖丁解牛”

面对智能网联车与实景三维中国的迫切需求，省测科院自研SPV-PointNet模型，以“庖丁解牛”般的精度解析海量点云数据。该技术有效提升海量点云数据分割推理速度，高精地图生产效率提升40%，有效顾及道路场景多类型、多要素、多尺度目标的智能识别，为自动驾驶与城市数字孪生提供高精度、高质量的底图支撑。同时，更进一步联动政策知识库，实现地图数据与国土空间规划“规—测—管”全链路智能闭环。

融合原生点云特征和体素化特征的混合语义分割算法SPV-PointNet

海量稠密点云分割效果图

海量稠密点云分割效果图

省测科院正以“致广大而尽精微”的科技匠心，通过人工智能与业务工作的深度耦合，将先进技术运用到国土空间规划、生态保护修复、资源可持续利用评估、自然资源灾害预警等各类场景，以人工智能科技之笔书写支撑保障自然资源治理的“数字山水长卷”。（潮新闻 通讯员 时晓丽 王晓琳）

（以上图片均由省测科院提供）