8月29日是第23个全国测绘法宣传日，今年测绘法宣传日暨国家版图意识宣传周的主题为“维护地理信息安全 激发时空数据潜能”，清晰传递出测绘地理信息工作守安全、促发展的双重导向。 时空数据作为数字中国建设的重要基石，其要素价值能否充分释放，离不开高质量数据集的有力支撑。人工智能在自然资源领域的落地应用，绝非仅靠算法与算力，专业可靠的时空数据集才是各类智能业务行稳致远的底层保障。聚焦这一关键命题，莫干山地信实验室正全力推进自然资源领域高质量时空数据集建设，为行业数字化转型筑牢数据根基。

淬炼时空信息数据集，让自然资源AI看得准用得稳

如果把人工智能比作一名求知若渴的学生，算法决定“怎么学”，算力决定“学多快”，高质量数据集就是它反复研读的“教材“和”题库”。倘若教材零散、错漏频出或陈旧过时，再聪明的模型也容易“学偏”；教材越准确系统、贴近真实场景，模型就越能看得准、答得对、用得稳。对于数字中国建设而言，高质量数据集如同道路、电网一般，是支撑数据流通和智能应用的关键基础设施：它将纷繁庞杂的原始数据加工成机器可读、可训练、可评测、可复用的标准化产品，推动人工智能深度融入自然资源调查监测、国土空间规划和测绘地理信息生产服务等核心业务。

高质量数据集绝非原始数据的简单汇总，而是围绕明确任务，经过规范采集、清洗治理、分类标注、质量检验和持续更新形成的专业化数据产品。

相较于一般数据集重在回答“这是什么”，时空信息数据集更像一张会随时间更新的“立体活地图”。它不仅要告诉模型“这是什么”，还要说清楚“在哪里、何时出现、与周边有什么关系、发生了怎样的变化”，因此呈现出多源异构、尺度多样、时空耦合和专业语义密集等特点。卫星、航空和无人机获取的影像，矢量地图、三维实景、地名地址及行业文档等多源数据，需要如同地图图层叠加一样，在统一空间基准、时间尺度和语义体系下实现关联组织。面向人工智能训练，还要实现光学、合成孔径雷达、地形、矢量和文本等多模态数据的统一表达，使模型既能识别地理实体特征，又能理解空间拓扑关系和动态演化规律。这正是时空信息数据集的独特之处：不只有内容，还带着位置、时间和关系。

拥有丰富的行业数据资源，并不意味着能够直接形成高质量训练数据。不同单位、不同年度的数据在格式、投影、分辨率、分类编码和质量标准上存在差异；云影、物候和传感器差异可能干扰变化判断；样本分布不均也会影响模型跨区域应用能力。这就要求对数据开展清洗、时空配准、尺度统一、语义对齐、样本均衡和质量复核，并将训练、验证和独立评测数据合理隔离，筑牢数据质量关口。

高质量数据集首先作用于人工智能模型能力的提升。覆盖充分、标注准确的数据能够提高目标识别、要素提取和变化检测精度，增强模型面对不同地区、不同传感器和复杂环境时的泛化能力与鲁棒性；行业知识和时空分析数据能够将专业概念、空间关系、业务规则和分析流程注入模型，提升空间推理能力，减少事实偏差与不可靠输出；独立评测数据则为模型选型、迭代优化和成果验收提供统一标尺。

与此同时，高质量数据集还将推动行业生产方式发生深刻转变。统一的数据分类、加工规范和质量标准，有助于减少重复采集与治理，提升遥感处理、地理实体识别、数据更新和质量检查的自动化水平；可复用的数据产品能够缩短模型研发和业务适配周期；数据、模型与业务反馈持续联动，可以推动数据资源由分散存储向规范治理转变、由项目成果向长期资产转变，构筑起支撑时空智能发展的新型行业基础设施。

聚焦行业共性痛点，强化优质时空数据供给

当前，我国高质量数据集建设正由重规模向重质量、由一次性交付向全生命周期运营、由分散建设向跨行业协同转变。2025年发布的《高质量数据集建设指引》，强调体系化布局、设施化流通和生态化发展；今年6月，国家数据局印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，围绕供给、流通和应用等关键环节作出系统部署。打造专业、可信、持续更新的行业数据底座，已经成为人工智能赋能行业的重要基础。

在此背景下，莫干山地信实验室作为自然资源部与浙江省人民政府合作共建的重大创新载体，正加快推进行业高质量数据集建设任务。自然资源部大力支持实验室发挥开放型、枢纽型平台作用，统筹归集部系统数据资源、业务规则、质量标准和专家智慧，着力破解标准不统一、多源数据协同困难、专业样本不足、质量评价体系不完善等行业共性难题，推动形成覆盖全国、标准统一、持续更新的时空数据基础能力。

目前，莫干山地信实验室已围绕多时相、多模态、多分辨率遥感数据开展统一组织和网格化对齐，形成涵盖光学影像、合成孔径雷达、热红外、高程和矢量要素的多源数据资源体系及自动化生产管线；围绕自然资源要素分割形成百万级训练图像，并配套独立测试样本；围绕变化检测搭建标准化样本库，制备千万级影像训练样本。同时，实验室正持续完善全球无标签样本、目标识别、要素提取、时空知识库和时空分析数据体系，并强化中国区域样本覆盖与行业语义表达。

在此基础上，莫干山地信实验室将以国家人工智能应用中试基地（能源资源领域时空地理信息方向）建设任务为抓手，以自然资源部组织开展的时空智能攻坚营为契机，集中突破数据集建设难点。依托中试基地，构建原始数据、治理数据、训练样本、独立评测样本和质量证据的分层管理体系，贯通多源汇聚、时空对齐、统一表征、训练验证和反馈更新环节；依托攻坚营，围绕空间基准、时间粒度、尺度层级、语义编码、样本均衡和质量检验开展实战攻关，形成可执行、可复制、可向全国推广的标准规范、技术流程和质量规则。

聚力攻坚，构建时空数据共建共享新生态

这项复杂的系统工程，需要多方力量协同聚力。莫干山地信实验室将在自然资源部有关司局的指导下，统筹部属单位的专业力量，整合国家基础地理信息中心、中国测绘科学研究院、自然资源部国土卫星遥感应用中心、国家测绘产品质量检验测试中心等单位在数据供给、遥感处理、标准制定和质量检验方面的优势；同时联合全国人工智能领域有实力的高校、科研院所和科技企业，共同开展数据治理、智能标注、模型验证和工具研发，形成自然资源业务单位、测绘地理信息专业机构与人工智能创新主体协同联动的建设机制。

面向未来，莫干山地信实验室将完善统一的数据目录、技术标准、版本记录、质量报告和服务接口，建设面向全国的时空地理信息高质量数据集供给与服务体系。待数据集建设成熟并具备服务条件后，实验室计划按需求，分层分级面向全国自然资源系统各级单位以及测绘生产单位、高校、科研院所和科技企业提供数据服务，重点支持行业模型训练、验证评测、技术研发和业务应用，推动建设成果转化为行业公共能力；与此同时，将推动应用过程中形成的新数据、新样本和模型易错案例持续回流，形成“全国共建—行业共享—反馈更新”的良性闭环，加快构建国家级、基础性、开放协同的高质量数据资源体系，为自然资源治理现代化、数字中国建设和行业高质量发展筑牢时空智能底座。