كموجة جديدة في تطور الذكاء الاصطناعي ، فإن النماذج الكبيرة تؤثر بشكل ثوري على نمط البحث العلمي وطريقة الإنتاج ونمط الصناعة ، فإن الاستثمار في بحث النموذج الكبير أمر لا بد منه. في مجال الذكاء الجغرافي ، لا يزال تصميم النموذج الكبير وتطبيقه بعيدين. تتبنى هذه المقالة شعار فك تشابك أنظمة السطح الأرضي المعقدة ، وحل المعلمات الأرضية المحددة ، وتقترح تنفيذ نمذجة المعلمات الفضائية للأرض بناءً على البيانات المرصودة متعددة المصادر ومتعددة الأوضاع. على هذا الأساس ، قمنا بتنظيم نظام معلمات الأرض - نظام الاشتراك - نظام التحكم في تكامل الأنظمة الرئيسية الثلاثة. حالة الدراسة التطبيقية هي حل معلمات استخدام الأراضي في الفضاء الزراعي ، وأظهرت التجربة المبدئية أن الإطار المقترح يحمل مختلف نيات كبيرة في تعزيز حساب المعلمات الكبيرة للفضاء الأرضي ، ويساعد في تقديم منتجات معلومات الأرض المخصصة بذكاء ، وتعمق الوعي بالأرض الفضائية. أخيرًا ، نظرًا لتكيف النموذج / الثبات وتفسير / الاعتمادية الناتجة من النواحي المختلفة من حساب المعلمات الكبيرة للفضاء الأرضي ، تم إجراء توقعات لبحث النموذج الكبير لحسابات معلمات الفضاء الأرضي.

نموذج كبير ؛ ذكاء فضائي جغرافي ؛ نمذجة كائنات الفضاء الأرضي ؛ حساب معلمات الأرض ؛ آلية الانتباه ؛ شبكات التعلم العميق ؛ حيز إنتاج الفضاء الزراعي