Los grandes modelos, como nueva ola de desarrollo de la inteligencia artificial, tienen un impacto revolucionario en los paradigmas científicos, las formas de producción y los modelos industriales que no se pueden subestimar. La investigación sobre grandes modelos es una elección inevitable. En el campo de la inteligencia geoespacial, los diseños científicos y las aplicaciones de los grandes modelos todavía están muy rezagados. Este artículo se compromete a deconstruir los sistemas complejos de la superficie, resolver los parámetros de tierra precisos. Se propone modelar objetos espaciales sobre la base de datos de observación multisensorial y multimodal. Sobre esta base, se ha desarrollado un sistema de cinco parámetros espaciales tierra, que incluye el uso de la tierra, el cambio en la cobertura terrestre, el suelo, los recursos terrestres, los tipos de tierra / la aplicación de la tierra, y se ha diseñado una solución a gran escala para la resolución de parámetros. Utilizando la resolución de parámetros de uso de la tierra en el espacio de producción agrícola como caso de aplicación, la experiencia mostró que el marco propuesto tiene un gran potencial para mejorar el cálculo preciso de los parámetros del espacio terrestre a gran escala y servir para la personalización inteligente de los productos de información sobre tierras, profundizar la comprensión del espacio terrestre. Finalmente, se abordan perspectivas de investigación sobre grandes modelos de cálculo de parámetros del espacio terrestre desde el punto de vista de la adaptabilidad / estabilidad del modelo y la interpretación / credibilidad de los resultados.

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