Große Modelle als neue Welle in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz haben einen revolutionären Einfluss auf das Forschungspardigma, die Produktionsweise und das Industriemodell. Die Investition in die Erforschung großer Modelle ist eine unausweichliche Wahl. Im Bereich der geografischen Raumintelligenz sind das wissenschaftliche Design und die praktische Anwendung großer Modelle noch weit entfernt. Dieser Artikel, der dem Motto komplexe Systeme der Erdoberfläche entwirren, genaue terrestrische Parameter lösen treu bleibt, schlägt vor, ein räumliches Modellieren von terrestrischen Objekten unter Verwendung von Multi-Source-Multi-Modalitäts-Beobachtungsdaten zu entwickeln. Auf dieser Grundlage haben wir das System terrestrischer Raumparameter systematisiert und fünf terrestrische Parameter zu einem vereint: Landnutzung, Landbedeckungsänderung, Boden, Landressourcen, Landtyp/Nutzung und entwarfen ein großes Fernerkundungsmodell mit drei Kernsystemen Symbolsystem-Wahrnehmungssystem-Steuerungssystem. Am Beispiel der Berechnung von Landnutzungsparametern im landwirtschaftlichen Produktionsraum wurde eine erste Experiment durchgeführt, das darauf hinweist, dass der vorgeschlagene Rahmen großes Potential zur Verbesserung der präzisen Berechnung großer Raumparameter des Landes hat und bei der intelligenten Anpassung von Landsinformationsprodukten hilft, das Verständnis des Weltraums zu Land zu vertiefen. Schließlich werden Aussichten auf die Forschung großer Modelle zur Berechnung von Landraumparametern aus Sicht der Modellanpassung/Stabilität und Interpretierbarkeit/Glaubwürdigkeit der Ergebnisse vorgestellt.

große Modelle; geografische Raumintelligenz; räumliches Modellieren von terrestrischen Objekten; Berechnung von Landparametern; Aufmerksamkeitsmechanismus; tiefe Lernnetze; landwirtschaftlicher Produktionsraum