文献类型： 中文期刊
作者： 唐华俊;吴文斌;余强毅;史云;段玉林;李文娟;钱建平;宋茜;夏浪;李会宾;苏宝峰;范蓓蕾;胡琼;叶剑秋;张帅
作者机构：
关键词： 人工智能;耕地遥感监测;应用场景;形态特征;注意力机制;轻量化大模型
期刊名称：中国农业科学
ISSN： 0578-1752
年卷期： 2026 年 59 卷 1 期
页码：
收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）
摘要： 耕地资源及其利用时空动态事关国家粮食安全、资源安全和生态安全。现阶段耕地遥感监测总体沿用了“数据—(模型)—信息”的科学研究范式,注重影像解译与信息提取过程的模型改进与精度提升,面临“信息海量、知识难求、服务受限”的困境,难以满足耕地保护利用实际需求,亟待提升科学研究成果对国家重大需求的支撑服务效能。人工智能(artificial intelligence,AI)技术加速推动数据主动检索与分析向智能化的知识服务与赋能转变,大型多模态模型在文本、图像、音频、视频等多模态数据处理中的突出优势,能够有效挖掘各类遥感监测信息和提供智能知识服务。本文在系统分析国内外最新研究进展、全面梳理耕地遥感监测应用需求的基础上,总结了通过耕地形态认知其结构与功能的核心特点,进而提出基于形态指纹特征的耕地遥感监测轻量化大模型构建思路。首先,针对不同主体分析需求,将耕地遥感监测应用场景归纳为4个方面,包括耕地数量和利用、高标准农田建设、耕地质量退化、耕地农情动态,明晰不同场景对监测信息和知识服务的差异化要求；其次,从人类认知的视角出发,解析耕地形态蕴含的“精细信息”和“宏观知识”特征,为耕地遥感监测大模型构建提供新的切入点；最后,结合多模态遥感数据与通用大语言模型,构建具备感知、推理、学习与执行能力的耕地遥感监测人工智能体(AI Agent),强化注意力机制,集中并抓住耕地形态重要特征,构建基于形态指纹特征的遥感监测轻量化大模型,实现“精细信息—宏观知识—智慧决策”融合,解决数据信息产品多但可用性知识服务不足的现实困境。
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