自然资源部第一地理信息制图院工作人员介绍陕西省秦岭生态环境保护网格化监管平台相关情况（资料照片）。 受访者供图

秦岭是我国的中央水塔和重要生态屏障。如今，秦岭保护工作经历着一场前所未有的“智慧升级”。

卫星遥感、无人机、视频监控、网格巡查等技术手段协同发力，从“天上看、空中巡、地面察、网上管”等维度构建起“天空地网”一体化监测模式和多级联动监管体系，为陕西更好开展秦岭生态环境保护工作提供坚实技术支撑。

随着以DeepSeek大模型为代表的新一代人工智能技术的快速发展，秦岭生态环境保护工作迈入智能化升级新阶段。自然资源部第一地理信息制图院（以下简称“制图院”）在既有网格化监管平台基础上引入AI技术，探索创新应用场景，将人工智能深度融入秦岭生态环境保护工作多个业务环节，持续优化平台功能，逐步构建起智能化监管新模式，为秦岭生态环境保护打造了全天候的“智慧之眼”和智能化的“决策大脑”。

“AI+遥感”

不知疲倦的“质检员”

7月18日，制图院工作人员在大屏幕前轻点鼠标，秦岭卫星影像图便随着指令自如缩放，时而精准放大至细微角落，时而让整体地貌轮廓尽收眼底，一套融合深度学习技术的自动变化检测系统高速运转。

这套专门针对秦岭保护研发的智能系统，通过多时相遥感影像比对与迁移学习算法，可初步实现乱搭乱建、乱采乱挖、乱砍乱伐等问题线索的自动识别。“过去，人工解译全靠经验。现在，AI系统像不知疲倦的质检员。”陕西省秦岭生态环境保护网格化监管平台运行维护中心副主任成晓英介绍。

制图院将深度学习技术与遥感影像变化监测创新性结合，通过持续优化算法模型，研发出一套自动变化监测技术方法。“该方法包括数据预处理、模型训练调优等多个流程，实现了疑似问题线索的自动化识别和定位，再辅以人工复核确认，显著提升卫星影像变化监测效率，为问题的及时发现和处置提供了强有力的技术保障。”成晓英说，引入多时相交叉注意力机制，能够更加有效地从多时相特征中提取变化区域信息，增强对不同尺度变化目标的敏感性，提高小尺度目标的变化检测能力。

“AI+视频”

高效的智能“哨兵”

为全面提升无人机巡检效能，制图院自主研发了无人机管理系统。

该系统在无人机巡检过程中，将无人机采集的高清视频和图像数据实时回传，通过集成AI视觉大模型和定制化的场景识别算法，能够自动完成特定场景的智能识别和分类，并将结果推送至陕西省秦岭生态环境保护网格化监管平台，实现问题的快速响应与处置。

“陕西省秦岭生态环境保护网格化监管平台已成功接入小水电站、尾矿库、农家乐、旅游景区等的视频监控资源。”陕西省秦岭生态环境保护网格化监管平台运行维护中心视频监控负责人曹增增说。

为进一步提升视频监控全天候智能监测能力，制图院技术团队构建了2500余个基于视频监控图像的样本库，在传统算法基础上引入AI视觉大模型技术，针对特定问题场景进行深度学习和专项训练，平均识别响应时间约20秒，识别准确率从45%提升至75%以上，显著增强了智能化监管的精准性和可靠性。

“AI+智能检索”

24小时的“法律顾问”

“请显示这一区域的生态红线”“这处矿产开采的相关规定是什么”……在秦岭深处，巡查中的执法人员通过新上线的智能法规知识问答系统咨询秦岭生态保护的问题。话音刚落，系统已同步检索《陕西省秦岭生态环境保护条例》等几十部法规，精准推送多条适用条款及处置建议。

“以前查阅法规不太方便，现在就像有个24小时在线的法律顾问。”陕西省秦岭生态环境保护网格化监管平台运行维护中心资料协调负责人关淑靖说。

陕西省秦岭生态环境保护涉及90余部法规、3000余条专业条款。传统人工查阅方式对工作人员专业水平要求高，且查询效率低，难以满足日常工作需求。为此，制图院基于大语言模型技术，创新性开发了智能法规知识问答系统。

该系统对海量法规条文进行深度学习和大模型微调训练，实现了法规的智能检索和精准解读。“用户只需使用自然语言提问，系统即可快速返回权威、准确的法规解释和适用建议，大幅提升了问题解答的效率，为项目合法性评价、问题研判定性提供了更加精准高效的解答。”关淑靖说，目前，该系统日均服务咨询数百次，为秦岭违法违规行为的处置提供了高效而权威的决策辅助。（记者 李欣泽 通讯员 谢飞）

编辑：王瑜