在研课题 | 地理大模型驱动的乡村人居环境评价模型 - 城市之光

研究内容摘要

随着乡村振兴战略的深入实施，乡村人居环境质量成为衡量乡村高质量发展的重要指标。然而，当前乡村人居环境评价仍面临数据来源分散、指标体系不统一、主观感知难量化等问题，难以支撑精细化的规划与治理决策。因此，亟需构建面向多源异构数据的综合评价体系，并探索利用智能大模型实现对乡村环境的自动解译、感知评估与优化建议生成。本项目结合“空–天–地”一体化的多源数据与深度学习技术，拟重点开展以下研究：

（1）构建多源多模态乡村人居环境数据库。采集与整合卫星遥感、无人机影像、三维模型、村景照片、地理矢量数据及社会经济统计资料，建立支持多尺度、多模态数据高效管理的数据库结构，为后续智能分析与建模提供统一的数据支撑。
（2）构建基于可解释深度学习的多维感知评价模型。从村景影像中提取视觉语义特征，融合遥感影像与三维空间信息，建立乡村环境感知质量的量化体系；通过可解释性技术识别影响居民环境感知的关键图像区域与环境要素，揭示多源特征与主观感知之间的内在关系。
（3）研发面向乡村规划的大模型智能评价引擎。以预训练大语言模型为基础，构建融合多模态视觉特征、量化指标与规划知识的指令数据集，实现大模型在乡村环境理解、感知逻辑学习与规划知识掌握方面的领域化适配，具备环境解译、质量评估与优化建议生成的能力。
（4）开发乡村人居环境智慧评价与示范系统。集数据管理、多维感知评估、大模型推理与可视化展示于一体，构建系统架构、可视化引擎与评价服务模块，实现乡村环境多尺度表现展示、评价结果空间格局可视化与智能化报告生成，并在典型区域开展示范应用。

本项目将形成从多源数据集成、深度学习感知建模、智能大模型构建到智慧评价系统开发的完整技术路线，为乡村人居环境科学评估提供可复制的技术体系，为乡村振兴与国土空间治理的智能化发展提供关键支撑。

研究目标

本项目旨在构建一套支持区域尺度乡村人居环境质量评价的“多源数据库构建-乡村人居环境感知-地理大模型解读-示范应用系统构建”研究框架。基于多源异构数据（遥感影像数据、无人机数据、村景数据），构建全面的、空天地一体化的多模态乡村人居环境数据库；进一步地，利用深度学习技术实现对乡村人居环境质量的多维度、自动化、精细化量化评估，并挖掘乡村感知的影响因素和驱动机制；然后，构建一种融合量化评价结果与乡村规划知识的地理大模型，实现对评价结果的智能化解读和自然语言报告生成。最后，研发集成化的智慧评价与可视化系统平台。本项目将为武进区制定差异化的乡村发展策略、优化人居环境整治提升方案、以及提升乡村规划编制与管理水平提供科学依据和决策支持。