多智能体协同下的基础地理实体数据智能化生产

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0526

测绘通报 ›› 2026, Vol. 0 ›› Issue (5): 161-168.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0526

• 技术交流 • 上一篇

多智能体协同下的基础地理实体数据智能化生产

彭松¹, 吴昊², 俞友齐³, 李宗泽³, 刘昱君³

1. 江苏省测绘产品质量监督检验站, 江苏南京 210019;
2. 江苏省测绘工程院, 江苏南京 210019;
3. 南京师范大学, 江苏南京 210023

收稿日期:2026-01-30 发布日期:2026-06-09
通讯作者: 刘昱君。E-mail:lyj@nnu.edu.cn
作者简介:彭松(1978—),男,高级工程师,主要从事测绘产品质量检验、基础测绘、工程测量等工作。E-mail:1012098663@qq.com
基金资助:
自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室开放基金(KLSMNR-K202503);2025年度江苏省自然资源科技项目(JSZRKJ202506)

Intelligent production method of basic geographic entity data based on multi-agent collaboration

PENG Song¹, WU Hao², YU Youqi³, LI Zongze³, LIU Yujun³

1. Jiangsu Surveying and Mapping Product Quality Supervision and Inspection Station, Nanjing 210019, China;
2. Jiangsu Institute of Surveying and Mapping Engineering, Nanjing 210019, China;
3. Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China

Received:2026-01-30 Published:2026-06-09

摘要/Abstract

摘要： [目的]针对基础地理实体生产中流程割裂、人工依赖度高及质量控制困难等瓶颈,需探索满足新型基础测绘大规模、高时效更新需求的生产新模式。[方法]本文提出了一种大语言模型驱动的多智能体协同生产方法,通过构建由任务编排、实体识别、属性关系和质量检查智能体组成的协同体系,实现生产任务的自适应解构与智能行动链执行。[结果]试验应用表明,该系统能够产出不同类别的地理实体,实现生成任务从任务编排到质量检验的智能化闭环,形成了“边生产、边检查、边修正”的敏捷质控模式。[结论]该方法为新型基础测绘智能化转型提供了可行路径与参考范式,有效提升了生产效率与数据一致性。

关键词: 基础地理实体, 多智能体系统, 智能化生产

Abstract: [Purposes]To address bottlenecks such as fragmented workflows,high dependence on manual labor,and quality control difficulties in basic geographic entity production,this study explores a new production model to satisfy the large-scale and high-timeliness update requirements of new-type fundamental surveying and mapping.[Methods]A LLM-driven multi-agent collaborative production method is proposed.A collaborative system comprising task orchestration,entity recognition,attribute relationship,and quality inspection agents is established to achieve the adaptive deconstruction of production goals and the execution of intelligent action chains.[Findings]Application in an experimental area shows that the system can generate diverse categories of geographic entities and realize an intelligent closed-loop covering the entire process from task orchestration to quality inspection.An agile quality control mode of “simultaneous production,inspection,and correction” has been successfully implemented.[Conclusions]This approach provides a feasible technical path and reference paradigm for the intelligent transformation of fundamental surveying and mapping,effectively improving production efficiency and data consistency.

Key words: basic geographic entities, multi-agent system, intelligent production

中图分类号:

P208

彭松, 吴昊, 俞友齐, 李宗泽, 刘昱君. 多智能体协同下的基础地理实体数据智能化生产[J]. 测绘通报, 2026, 0(5): 161-168.

PENG Song, WU Hao, YU Youqi, LI Zongze, LIU Yujun. Intelligent production method of basic geographic entity data based on multi-agent collaboration[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2026, 0(5): 161-168.

参考文献

[1] 自然资源部办公厅.实景三维中国建设技术大纲(2021版)[EB/OL].[2021-08-11].http://sjy-info.com/uploa-ds/20240323/4728376051dfdbf84021be4e2f26ad08.pdf.
[2] 张元杰,田海波.基础地理实体工程化建模技术[J].测绘通报,2025(5):159-164.
[3] 王瑞幺,严荣华,肖建华,等.国家新型基础测绘体系建设试点的进展与思考[J].地理空间信息,2023,21(7):1-6.
[4] 肖建华.建立新型基础测绘体系的实践与思考[J].中国测绘,2018(1):32-36.
[5] 自然资源部办公厅.关于全面推进实景三维中国建设的通知[EB/OL].[2022-05-20].http://gi.mnr.gov.cn/202202/t20220225_2729401.html.
[6] 李小强,高华,王玲,等.三维地名实体构建与分级表达研究[J].测绘通报,2024(7):164-167.
[7] 王易,王成良,邱国栋.群体智能学习型决策:“大数据+AI”赋能的决策范式演化研究[J].中国软科学,2024(12):35-50.
[8] 罗斌,刘文豪,吴进,等.从地理信息系统到地理智能体[J].地球信息科学学报,2025,27(1):83-99.
[9] KE Zixuan,JIAO Fangkai,MING Yifei,et al.A survey of frontiers in LLM reasoning:inference scaling,learning to reason,and agentic systems[EB/OL].[2026-01-15].https://arxiv.org/abs/2504.09037.
[10] WOOLDRIDGE M,JENNINGS N R.Intelligent agents:theory and practice[J].The Knowledge Engineering Review,1995,10(2):115-152.
[11] WANG Lei,MA Chen,FENG Xueyang,et al.A survey on large language model based autonomous agents[J].Frontiers of Computer Science,2024,18(6):186345.
[12] DURANTE Z,HUANG Qiuyuan,WAKE N,et al.Agent AI:surveying the horizons of multimodal interaction[EB/OL].[2026-01-20].https://arxiv.org/abs/2401.03568.
[13] 杨小梅,李璐,黄芳,等.基础测绘成果转换地理实体生产研究[J].测绘与空间地理信息,2025,48(6):117-119.
[14] 邹磊,杨鹏,曹文涛,等.从存量地形图到地理实体的自动化生产实践[J].测绘通报,2022(12):147-152.
[15] LI Xinyi,WANG Sai,ZENG Siqi,et al.A survey on LLM-based multi-agent systems:workflow,infrastructure,and challenges[J].Vicinagearth,2024,1(1):9.
[16] 邓开艳,杨爱玲.基础地理实体数据库建设思路探索[J].测绘与空间地理信息,2022,45(S1):67-69.
[17] 陈军,王东华,商瑶玲,等.国家1∶50000数据库更新工程总体设计研究与技术创新[J].测绘学报,2010,39(1):7-10.
[18] 王东华,刘建军,商瑶玲,等.国家1∶50000基础地理信息数据库动态更新[J].测绘通报,2013(7):1-4.
[19] 杨元喜.地理空间数字孪生与时空智能[J].测绘学报,2025,54(2):213-220.
[20] 张鑫,姚庆安,赵健,等.全卷积神经网络图像语义分割方法综述[J].计算机工程与应用,2022,58(8):45-57.
[21] 陈妍洁.基于深度学习的点云三维目标检测技术研究[D].绵阳:西南科技大学,2023.
[22] 孙壮,刘坡,翟亮,等.一种基于三分支注意力网络的面状地理实体自监督匹配方法[J].测绘学报,2026,55(1):169-180.
[23] 中华人民共和国自然资源部国土测绘司.基础地理实体空间身份编码规则[EB/OL].[2021-12-16].https://gi.mnr.gov.cn/202112/t20211227_2715842.html.
[24] 刘纪平,周婷婷,刘坡,等.实景三维地理实体建模的思考与实践[J].测绘学报,2025,54(4):650-660.
[25] 王帮进,赵骞,叶远智,等.新型基础测绘地理实体成果质量检查模型[J].测绘通报,2025(2):13-17.
[26] 张继贤,张莉,张鹤.面向新型基础测绘的质检任务探讨[J].测绘通报,2018(7):71-73.

多智能体协同下的基础地理实体数据智能化生产

Intelligent production method of basic geographic entity data based on multi-agent collaboration

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 5

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	任光耀, 孙云飞, 侯恩兵. 地形级基础地理实体与要素协同动态更新方法[J]. 测绘通报, 2026, 0(3): 168-173.
[2]	张元杰, 田海波. 基础地理实体工程化建模技术[J]. 测绘通报, 2025, 0(5): 159-164.
[3]	王帮进, 赵骞, 叶远智, 章力博. 新型基础测绘地理实体成果质量检查模型[J]. 测绘通报, 2025, 0(2): 13-17,40.
[4]	李小强, 高华, 王玲, 蔡奇, 杨超. 三维地名实体构建与分级表达研究[J]. 测绘通报, 2024, 0(7): 164-167.
[5]	韩文立, 张继贤, 陈海鹏, 黄海英, 章力博, 葛娟, 沈晶, 卢遥. 新型基础测绘质检技术探讨[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 148-153.