Большие модели, как новая волна развития искусственного интеллекта, имеют революционное влияние на научные парадигмы, способы производства и модели промышленности, их значение нельзя недооценить. Исследование больших моделей является неизбежным выбором. В области геопространственного интеллекта научное проектирование больших моделей и их применение все еще находятся в довольно далеком отстающем состоянии. Настоящая статья придерживается принципа деконструкции сложных систем поверхности и получения точных параметров земель. Предлагается проведение объектной моделирования земель на основе данных многоканального и многомодального наблюдения. На этой основе разработана система пяти земельных пространственных параметров, включающая использование земель, изменение покрытия земли, почву, земельные ресурсы, типы земли / применения земли, а также разработана система масштабных решений задачи параметров. С использованием применения для расчета параметров использования земли в сельскохозяйственном пространстве в качестве первоначального эксперимента, практика показала, что предложенная концепция имеет большой потенциал для улучшения точного расчета параметров земельного пространства на масштабе крупного пространства и способствует интеллектуальному индивидуальному изготовлению продуктов информации по земельной обстановке, углублению понимания земельного пространства. Наконец, предприняты перспективы исследования больших моделей расчета параметров земельного пространства с точки зрения адаптивности / устойчивости модели и интерпретации / достоверности результатов.

large model;geospatial artificial intelligence (GeoAI);land spatial object-oriented modeling;land parameter solving;attention mechanism;deep learning network;agricultural production space