AI赋能矿产勘查：七大前沿应用方向解析
-宣扬地学成果，传播勘查技术方法-点击上方“覆盖区找矿”，关注更精彩！人工智能和机器学习在矿产勘查领域的应用现状与展望余韵¹，郑远馨²，刘浩杰³，杨建锋¹，焦守涛⁴1 中国地质调查局发展研究中心2 新疆维吾尔自治区地质环境监测研究院3 中国地质调查局4 中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心导读：本文对人工智能在矿产勘查领域的具体作用进行了仔细梳理，共有7个方面应用热点及研究方向。具体如下：①深部找矿信息挖掘与智能集成；②岩芯智能记录与自动识别；③遥感图像智能解译；④缺失值预测与数据插值；⑤地球物理数据处
AI大模型加速改写测绘业，未来5年哪些岗位承压最大，测绘人该如何升级
最近，AI领域又接连传来重磅消息。今年2月，Springer发布了一篇综述论文，系统总结了大语言模型与视觉语言模型正如何深度重构测绘地理信息行业。广州方面，遥感智能解译大模型已经完成国产化本地部署并进入试运行；湖南今年则全面推进“AI+自然资源”行动，空间规划智能体、资源智链、智能识别等应用场景同步展开。这已经不只是一次技术迭代，更意味着行业底层运行方式正在发生变化。看看几个行业案例，就能更直观感受到这轮变革推进得有多快。第一个案例是SPEX多模态遥感解译大模型，这是全球首个聚焦光谱遥感影像地物覆盖提取的