人工智能大地测量现状与趋势研究

秘金钟; 李振鹏; 白振栋; 吴文坛; 蒋涛; 李得海

doi:10.13203/j.whugis20260027

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人工智能大地测量现状与趋势研究

大地测量学与测量工程 | 更新时间：2026-11-05

- 人工智能大地测量现状与趋势研究
- Current Status and Trends of Artificial Intelligence Geodesy
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第8期页码：1584-1596
- 作者机构：
  
  1.中国测绘科学研究院，北京，100036
  2.北京房山人卫激光国家野外科学观测研究站，北京，100036
  3.辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽宁阜新，123000
  4.自然资源部地理信息管理司，北京，100034
  5.河北省自然资源档案馆，河北石家庄，071299
- 作者简介：
  
  秘金钟，博士，研究员，主要从事空间基准和智能导航方面的研究。goldheal@casm.ac.cn
  李得海，博士，研究员。lidh@casm.ac.cn
- 基金信息：
  
  科技部野外台站专项课题（2026 年）;中央级公益性科研院所基本科研业务费项目(AR2606);河北省自然资源科技项目(13000026P006CA410683D);中国中铁股份有限公司科技研究开发计划项目（未来空间2026-专项-05）
- DOI：10.13203/j.whugis20260027
  中图分类号： P228
- 收稿：2026-01-20，
  
  纸质出版：2026-08-05
- 稿件说明：
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秘金钟,李振鹏,白振栋，等.人工智能大地测量现状与趋势研究[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(8):1584-1596.

MI Jinzhong,LI Zhenpeng,BAI Zhendong,et al.Current Status and Trends of Artificial Intelligence Geodesy[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(8):1584-1596.
秘金钟,李振鹏,白振栋，等.人工智能大地测量现状与趋势研究[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(8):1584-1596. DOI：10.13203/j.whugis20260027

MI Jinzhong,LI Zhenpeng,BAI Zhendong,et al.Current Status and Trends of Artificial Intelligence Geodesy[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(8):1584-1596. DOI：10.13203/j.whugis20260027

摘要

人工智能（artificial intelligence，AI）作为新一轮科技革命的核心驱动力，正在深刻重塑大地测量学的研究范式与技术体系。在深入总结大地测量学科的重要进展和关键应用领域基础上，重点分析了深度学习与机器学习等AI算法在坐标框架维持、高程与深度基准构建、重力场建模、导航定位以及地质灾害形变监测等核心领域的最新动态，梳理形成了AI大地测量（AI geodesy，AIG）技术新方向及其发展趋势。AIG将突破传统大地测量方法的局限性，利用累积的大地测量观测数据集、样本数据集、产品数据集，构建海量多源异构测量数据智能处理算法，形成复杂测量误差改正和多重物理场计算的AIG大模型，推进大地测量学科从“物理模型驱动”的测量数据优化估计向“物理机理与数据智能双驱动”的建模决策转型，支撑国家空间基准维持和全域高精度智能定位导航授时等服务，满足自然资源治理、低空经济、防灾减灾等应用需求。

Abstract

Artificial intelligence (AI)

acting as the core driving force of the current technological revolution

is profoundly reshaping the research paradigms and technical systems of geodesy. The primary objective of this research is to systematically define the concept of AI geodesy (AIG) and analyze its developmental trends. It aims to clarify how AI technologies can upgrade traditional geodetic frameworks to facilitate the transformation from data processing to intelligent decision-making

thereby meeting emerging strategic demands in natural resource governance and the low-altitude economy. A systematic review is conducted to investigate the application status and latest progress of deep learning and machine learning algorithms within the geodetic domain. The research focuses on analyzing five core areas: coordinate frame maintenance

height and depth datum construction

gravity field modeling

navigation and positioning and geological disaster deformation monitoring. By utilizing accumulated geodetic observation datasets

sample datasets

and product datasets

the technical architecture of AIG is examined. The methodology involves constructing intelligent processing algorithms for massive multi-source heterogeneous survey data to address complex geodetic challenges. The investigation reveals that AIG technology significantly breaks through the limitations of traditional geodetic methods. By integrating advanced AI algorithms

AIG large models are formed

which are capable of performing complex measurement error correction and multi-physics field calculations. A critical finding is that the integration of AI drives a fundamental transformation of the geodesy discipline from a geodetic data-driven optimization estimation approach to a dual-driven paradigm combining physical mechanisms with data intelligence. These models demonstrate superior capability in handling non-linear problems and massive heterogeneous data compared to conventional approaches. AIG represents a pivotal new direction for the future of geodesy. It provides robust technical support for essential services such as national spatial reference maintenance and all-domain high-precision intelligent positioning

navigation

and timing. Furthermore

the advancement of AIG is essential for satisfying the rigorous application demands of disaster prevention and reduction

as well as the rapidly growing low-altitude economy. Future developments will focus on deepening the dual-driven modeling approach to further enhance the precision

reliability

and intelligence of geodetic services.

关键词

Keywords

references

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