地球科学知识图谱研究进展汇报(1).pdf

地学知识图谱项目进展汇报

国土空间评价室

2024年1月

目录

1、理论基础

2、关键技术

3、主要进展

4、成果示例

5、下一步计划

已有地学知识图谱

•GeoSciML：/（国际地球科学信息委员会2003）

•OSM：SemanticNetworkhttps://www.openstreetm/（StephenCoast，英国）

•GeoNamesOntology：http://www.geonames.org/（MarcWick，瑞士2005）

•LinkedGeoData：/（莱比锡大学德国2009）

•SWEET：/ESIPFed/sweet（国家航空航天局，美国2009）

•GCISOntology；https://data.globalchange.gov/gcis.owl（2013全球变化研究计划，美国）

•LinkedEarthOntology:http://linked.earth/ontology/（国家自然科学基金会2015）

•CYC：/knowledge-layer/（DouglasLenat，美国1984）

•DBpedia：/（莱比锡大学等，德国2007）

•YAGO：https://yago-knowledge.org/（MaxPlanck信息学研究所，德国2007）

•Freebasehttps://developers./freebase（Metaweb公司，美国2007）

•Nell/rtw/(卡内基梅隆大学，美国2010)

•Wikidatahttps://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Main_Page（Wikimedia基金会，美国2012）

•KnowledgeVaulthttps://developers./knowledgegraph（谷歌公司，美国2014）

•MicrosoftConceptGraphhttps://concept.research./Home/Introduction（微软，美国2016）

•数字元素地球(DEE)（美国1998）

•时地球科学知识图谱与知识演化研究（自然科学基金，中国2020）

•多模态地球科学知识图谱GAKG：/dataset/gakg（上海交通大学、深时数字地球大科学计

划团队）

来源：地震局、复合链生自然灾害公众号

提升国土空间治理能力，需要地学知识图谱

强弱项、补短板、新技术，地学知识图谱是重要的技术手段

•新技术发展为推动国土空间规划实施监测数智化带来

新机遇

•国土空间立体感知(监测要素数字化)

•泛在网络与服务(监测工作网络化)

•新一代人工智能(监测手段智能化)

•VR与元宇宙(监测模式孪生化)

来源：蒋秉川,万刚,许剑,等.多源异构数据的

大规模地理知识图谱构建[J].测绘学

报,2018,47(8);

国土空间调查监测分析评价，地学知识图谱是基础

主要进展1：利用已有软件进行地学图谱分析

关键字：国土空间规划

2010年

2018年

2022年

关键字：国土整治+生态修复