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數(shù)據(jù)標(biāo)注優(yōu)秀案例集之 | 農(nóng)村集體土地高質(zhì)量時(shí)空數(shù)據(jù)集多源協(xié)同標(biāo)注
2025年05月14日 14:45:45來源：國(guó)家數(shù)據(jù)局點(diǎn)擊量：31446
導(dǎo)讀通過開發(fā)AI標(biāo)注平臺(tái)，采用語義分割算法建立多光譜數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了98.6%未確權(quán)地塊的自動(dòng)識(shí)別。同時(shí)，通過融合遙感測(cè)繪技術(shù)，構(gòu)建了“一圖一表一庫”數(shù)據(jù)模型，有效整合了三維地理空間與時(shí)間序列數(shù)據(jù)。此外，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)填補(bǔ)歷史數(shù)據(jù)缺失，生成高保真模擬數(shù)據(jù)，使得誤報(bào)率降低了60%。
　　【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】針對(duì)農(nóng)村集體土地治理面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注效率低、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、人才短缺三大挑戰(zhàn)，遼寧宏圖創(chuàng)展測(cè)繪勘察有限公司以高清衛(wèi)星影像為底圖，通過數(shù)據(jù)疊加、信息采集、系統(tǒng)錄入及分類統(tǒng)計(jì)等方式，明確農(nóng)村集體土地資產(chǎn)權(quán)屬及地理分布，全面盤清農(nóng)村集體土地資產(chǎn)所有的耕地、林地、工業(yè)用地等土地資源。重點(diǎn)清查村集體土地存在著違規(guī)的“長(zhǎng)期包”“低價(jià)包”“權(quán)力包”及無償占用等問題，為農(nóng)村大數(shù)據(jù)治理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)底座。
 
　　舉措與成效
 
　　一是智能識(shí)別體系構(gòu)建。通過開發(fā)AI標(biāo)注平臺(tái)，采用語義分割算法建立多光譜數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了98.6%未確權(quán)地塊的自動(dòng)識(shí)別。同時(shí)，通過融合遙感測(cè)繪技術(shù)，構(gòu)建了“一圖一表一庫”數(shù)據(jù)模型，有效整合了三維地理空間與時(shí)間序列數(shù)據(jù)。此外，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)填補(bǔ)歷史數(shù)據(jù)缺失，生成高保真模擬數(shù)據(jù)，使得誤報(bào)率降低了60%。
 
　　二是區(qū)塊鏈監(jiān)管系統(tǒng)創(chuàng)新。創(chuàng)新構(gòu)建“四議一審兩公開”智能決策模塊，確保議事全程實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈技術(shù)存證；構(gòu)建多模態(tài)治理數(shù)據(jù)庫，OCR/NLP技術(shù)處理1.2萬份歷史合同；開發(fā)知識(shí)圖譜預(yù)警系統(tǒng)，LSTM-GAN模型追蹤資金異常，問題識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)91.3%。
 
　　三是標(biāo)準(zhǔn)化推廣模式打造?；谖⒎?wù)架構(gòu)開發(fā)可配置模塊，支持 300TB 數(shù)據(jù)處理能力；通過規(guī)劃符合、權(quán)責(zé)明確、程序合法性、材料完整、監(jiān)管追責(zé)等5項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)與村、鄉(xiāng)、縣三級(jí)審核，讓數(shù)據(jù)合格率顯著提升至 96.5%；創(chuàng)建“黃橙紅預(yù)警”機(jī)制，試點(diǎn)地區(qū)整改周期從45 天壓縮至7天，整改率達(dá) 89%。
 
　　四是監(jiān)管效能突破。建成87萬條數(shù)據(jù)資源庫，覆蓋土地全生命周期管理，開發(fā)移動(dòng)端覆蓋6.8萬用戶，違規(guī)占用土地實(shí)時(shí)預(yù)警響應(yīng)速度提升至原來的3倍。
 
　　五是經(jīng)濟(jì)效益顯著。精準(zhǔn)識(shí)別出閑置土地的17大類問題，推動(dòng)沈陽12個(gè)區(qū)縣數(shù)字化建檔，年增收4.7億元，土地糾紛發(fā)生率下降42%。
 
　　特色亮點(diǎn)
 
　　一是4D時(shí)空數(shù)據(jù)合成。開發(fā)智能標(biāo)注系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)地物邊界精準(zhǔn)識(shí)別與多源數(shù)據(jù)坐標(biāo)自動(dòng)校準(zhǔn)，整合三維地理空間數(shù)據(jù)與時(shí)間序列信息，構(gòu)建動(dòng)態(tài)時(shí)空分析模型。通過持續(xù)監(jiān)測(cè)土地狀態(tài)變化，為科學(xué)規(guī)劃與可持續(xù)利用提供決策支持。助力土地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)預(yù)警違規(guī)占用，誤報(bào)率降低60%，提升執(zhí)法效率和精準(zhǔn)度。
 
　　二是工具系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)。通過宏圖標(biāo)注工具與監(jiān)督系統(tǒng)的深度耦合，實(shí)現(xiàn)合同-地塊數(shù)據(jù)自動(dòng)化、智能化匹配，有效提升了工作效率和質(zhì)量。
 
　　三是五步長(zhǎng)效治理。通過打造“數(shù)字化建檔-AI識(shí)別-自動(dòng)派單-整改核驗(yàn)-預(yù)警預(yù)防”的全流程管理體系，實(shí)現(xiàn)治理效能的顯著提升。
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