摘要：法国国家地理和森林信息研究所（IGN）负责地理和林业方面数据的运行和管理。面对重大的生态变迁，该研究所持续观察国土空间的变化，尝试通过地图集等多种形式支持公共政策的制定。近年，该研究所推出“绘制人类世地图集”（CARTOGRAPHIER L’ANTHROPOC

《“绘制人类世”地图集（2024）》发布，利用人工智能促进生态转型

法国国家地理和森林信息研究所（IGN）负责地理和林业方面数据的运行和管理。面对重大的生态变迁，该研究所持续观察国土空间的变化，尝试通过地图集等多种形式支持公共政策的制定。近年，该研究所推出“绘制人类世地图集”（CARTOGRAPHIER L’ANTHROPOCÈNE）系列，并且每年推出一个新主题。继2022年“改变尺度以更好地行动”（Changer d'échelle pour pouvoir agir）和2023年“土地利用”（L'occupation des sols）的主题后，今年的主题是“促进生态转型的人工智能”，地图集名称为《“绘制人类世”地图集（2024）：人工智能时代》（CARTOGRAPHIER L’ANTHROPOCÈNE: À l'ère de l'intelligence artificielle）。该地图集旨在探索人工智能如何成为引领生态转型的关键，以及在何种程度上提供探索和创新。

人工智能正在成为应对诸多社会挑战的一项技术杠杆。虽然它早已被纳入国土空间观察和建模方法中，但机器学习、深度学习和生成式人工智能技术加快了基于遥感数据的制图速度，这对各地区制定关于加速生态转型和变革步伐的公共政策至关重要。

该研究所将人工智能作为制图创新技术的参与者，最新版地图集呈现了人工智能在以下几个方面的应用（图1—图9）。

认识并监测环境：人工智能擅于将自然环境与栖息地、物种、土地使用规划、污染和环境压力等主题联系起来，交叉引用不同的数据来源，并监测其演变。它不仅辅以诊断人类活动对环境干预的影响，还可以模拟并构建预测模型，用于修改地方城市规划或具体的改造项目。

风险管理：与气候变化相关的系统性风险管理跨越众多领域，涉及大量的环境和地理数据。人工智能的计算能力可以揭示传统方法观察不到的结果，防止风险的发生或采取措施限制其后果。

森林：人工智能和机器学习技术为观察覆盖法国1/3国土面积的森林地区开辟了全新的视角，有助于更好地理解这些空间内作用机制的复杂性，并提供快速预警。

农业：主要用于划定耕地，识别农作物的性质以及深入了解土地，以便向更尊重环境的精准农业技术转型，为制定农业领域的公共决策提供数据信息。

城市规划：法国每年有2万~3万公顷的自然空间消失，零净土地人工化开发法（Loi ZAN）的颁布是为了阻止这一趋势。因此，遏制城市化扩张是国家的优先事项。人工智能可以节约持续观察城市地区的时间，加速人们对土地空间的认识，引导城市规划等公共政策的制定和优化。

能源：能源生产和能效相关的问题是确保法国能源转型的国家战略。人工智能通过创新的观察和建模方式，呈现出实施可再生能源的潜力，并将可能发生的环境影响可视化；通过多重信息交叉，获得相关地区特征的详细数据（例如日照持续时间、地势或风力强度等），进而为决策机构提供基础。

注：上图中，红色区域为葡萄园，绿色区域为果园，混色区域代表AI深度学习的确认程度较低；下图中，黄色区域为果园，紫色区域为葡萄园。

图1 IGN用于生成检测葡萄园和果园地理数据信息的项目——GEO-K-PHYTO项目深度学习过程的热图（上图），以及人类专家根据地面实况的分析结果（下图）比较（海滨夏朗德省，2021年）

注：从第二张开始，从左至右分别为乐高积木风格、素描风格、油画风格、玻璃彩绘风格。

图2 利用语义分割技术（segmentation）生成图像的样式示例

注：IGN的Seg2Sat项目是可开源访问的机器模型，通过训练，能够生成逼真或风格化的卫星图像。

图3 利用Seg2Sat模型，基于自研FLAIR数据集的分割图像生成的一整套类似真实航拍图的图像

注：LiDAR HD数据包含全部土地类型和地表高度（包括建筑物和植被），数据信息量非常大。IGN使用人工智能对其进行分类，选择并保留仅与地面信息有关的数据，创建模型，将河流和海岸周围的低洼地区可视化，以生成洪水风险预防地图。

图4 基于LiDAR HD数据并利用人工智能技术生成的防洪地图

图5 通过RANDOM FOREST人工智能算法获得的科西嘉岛火灾风险地图

图6 2006—2022年上比利牛斯省奥兰克莱斯山地环境中森林与非森林的边界变化

注：草绿色网格代表“正在种植”，红色斜线代表“已收获”，湖蓝色斜线代表“割过草/可放牧”。

图7 自动检测已收获或割过的农田

注：CoSIA基于对IGN航拍图像的分析，可以跟踪整个法国的土地使用情况，有助于识别趋势，并为空间规划政策提供信息。从第二张开始，从左至右，识别的土地类型分别为建筑用地、耕地、草地、林地。

图8 借助人工智能CoSIA以更好地了解法国的土地利用情况

注：利用人工智能技术，可以基于航拍图生成的数字模型提取不同类型的图像，并设计出作用于环境的某些现象的模拟模型，如不同日期和时间段的交通流量。

图9 南特市“3D照片网格”（PHOTOMAILLAGE 3D）

图1—图9及资讯来源：https://www.calameo.com/read/0011885824d49acbe5730?page=1

人工智能或将成为法国公共事务改革的得力工具

法国总理加布里埃尔·阿塔尔（Gabriel Attal）主持了第八届公共变革部际委员会（CITP，图10），重申了政府将公共行动去官僚化、精简机构的愿望，以实现更紧密、更简单和更人性化的公共服务；此外，新一轮政务改革将人工智能在公共事务中的部署推在首位。主要内容包括三大优先事项，细分为18项承诺。

图10 第八届公共变革部际委员会新闻资料封面页

一是让人工智能和数字技术为法国人服务：

通过人工智能重建人性化的公共服务；

利用数字技术简化行政程序并确保其安全性；

为公务员提供最好的数字技术；

二是在各层级去官僚化并进行机构精简：

轻量化行政程序，以简化法国民众的生活；

消除不必要的多余程序，惠及法国民众和公务员；

改善公务员的工作条件，使其获得更多的时间和信任；

三是公共服务回归地方：

确保每个人都能随时随地获得优质的公共服务；

为地方政府赋能，以构建适应本地区挑战的解决方案。UPI

图10及资讯来源：https://www.modernisation.gouv.fr/files/2024-04/20240422_DP_CITP.PDF

本文为本订阅号原创

来源：国际城市规划