理论框架
地理时空数字化底座(GST-DB)
基于时空唯一性和分布规律，围绕"支架-容器-引擎"三个基本要素构建，旨在协同多源多模态地理时空大数据开展综合智能计算，精准分析复杂地表空间及其参数。
支架
稳固可靠的基座底盘，体现"分解和约束"
容器
持续可信的油箱，承载多源多模态数据的装置
引擎
高效可控的发动机，构建促使底座联通活络的知识系统
图1 地理时空数字化底座总体研究框架
基于时空唯一性和分布规律，围绕"支架-容器-引擎"三个基本要素构建，旨在协同多源多模态地理时空大数据开展综合智能计算，精准分析复杂地表空间及其参数。
稳固可靠的基座底盘，体现"分解和约束"
持续可信的油箱，承载多源多模态数据的装置
高效可控的发动机，构建促使底座联通活络的知识系统
图1 地理时空数字化底座总体研究框架
如何通过对复杂地表分解粒化、时空数据重组和关联知识嵌入，搭建起等级结构稳固的数字化底座。
在对象的空间形态约束下重组观测信号建立图谱特征，并分析其不确定性。
通过不确定性引导下的观测信号传递与增强学习实现参数认知的收敛逼近。
模拟"视觉感知"过程，利用基础地理数据和高分辨率遥感影像精细剖分地表空间
模拟"数据探测"过程，将多尺度连续场转换为离散格，分级呈现空间对象的多维度属性
模拟"知识探知"过程，从空间、时间、属性等维度挖掘关联关系
图2 地理时空数字化底座实施路径与技术要点
以面状方式实现对地物要素物质成分的间接感知
与地物绝对状态和演进过程相关的直接感知
将地表抽象为蕴含多维属性的多粒度单元
期待面向自然生态、城市生活、能源安全、应急救灾等领域的数字化底座不断涌现，以提供更高品质的时空信息。
进一步探索地理时空大数据与人工智能的深度融合，提升时空分析的智能化水平。
多源多模态数据汇聚关联和交互分析的根本保证
时空信息产品生产水平提升的关键支撑
生成高质量信息、挖掘持续性价值的重要源泉
选择数字农业为应用出口，设计农业产业数字化底座，展示地理时空数字化底座组合3S技术开展"全覆盖-精准化-低成本-平台化"应用的新模式。
行政分区→种植分区→地块分层→属性分级→关系约束
系统分解→知识约束→信息传递→参数计算→农情服务
图3 农业产业数字化底座构建的实施流程
基于数字化底座的地块级作物类型识别结果在重庆开州区取得了良好效果，能够准确区分水稻、玉米、油菜等主要作物类型。
总体分类精度达到90%以上
实现全区耕地地块全覆盖监测
支持作物生长季动态监测
图4 重庆开州区地块作物类型参数计算及其置信度
权属监测监管
利用设计规划
金融产品精算
事件预测防控
提出了地理时空数字化底座(GST-DB)的理论框架
基于"支架-容器-引擎"三要素构建
解决了复杂地表系统表达与计算的三大关键问题
可靠表达、可信分析、可控计算
验证了数字化底座在农业应用中的有效性
重庆开州区案例展示了精准农情信息获取能力
扩展至更多应用领域
自然生态、城市生活、能源安全等
深化多源数据融合
空天观测与社会经济大数据协同
提升智能计算能力
地理知识与机器学习的深度耦合
多源多模态数据汇聚关联和交互分析的根本保证
时空信息产品生产水平提升的关键支撑
生成高质量信息、挖掘持续性价值的重要源泉