1.课题来源与背景：

    （1）课题来源： 项目名称：耕地大数据关键技术研究与应用，项目编号：201804020034，属于广州市科技计划项目，计划类别是科学研究计划，专题名称是重点项目专题，项目经费：200万元（全部来源于广州市科技创新委员会经费），承担单位：华南农业大学、广东友元国土信息工程有限公司、广州市土地利用规划编制中心，负责人是胡月明，起止时间是2018年4月1日至 2020年3月31日。

    （2）项目背景： 1）新形势下的耕地保护业务需求与新兴大数据技术的实际应用需求，是本项目申报的最主要原因。在我国保增长、促发展的新形势下，中央决心严格落实耕地保护制度的举措与地方谋求经济 快速发展，推进城市化建设的现实情况是存在尖锐矛盾的。新形势下的耕地保护需要实现社会、生态、经济发展的多方平衡，需要借助大数据关键技术支撑耕地高效管理与科学决策。 2）广州市对提高耕地保护业务管理与服务的迫切需求是本项目申报的直接原因。作为改革开放的前沿阵地，广州市急需转变耕地保护工作方式，突破传统耕地保护模式，提高耕地保护管理和服务效率，实现耕地保护与经济增长双赢的目的。 3）大数据技术的快速发展，已经可以支撑耕地保护大数据关键技术研究与平台研制，这是本项目申报的基本条件。在数据质量方面，突破针对多源异构、多模态数据的质量提升技术可以极大提高耕地大数据的可用性；在数据集成方面，研究更加符合耕地大数据管理的存储和快速查询技术，成为提高耕地保护大数据管理效率和计算分析效率的关键步骤；在数据分析方面，结合知识推理技术、以及多视角、多模态分析技术成为耕地保护管理与决策支持的重要基础。

     2.技术原理及性能指标： （1）耕地大数据集成与高效管理技术 本项目实现了多种针对数据缺失现象的耕地缺失数据填充算法，提升了数据质量。提出了基于能量标签传播的RDF图平衡分割算法，有效的提高了耕地数据RDF图分割的平衡性，同时提高耕地数据RDF图的分割质量和分割效率。所设计的分割算法相对于传统的RDF分割算法在耕地大数据上分割比例可以提高6.2-7.8个百分点，在分割效率上提高了一倍。 （2）耕地大数据知识挖掘与辅助决策技术 本项目实现了遥感识别、连片性分析、多种基础数据分析、挖掘算法，为耕地数据预处理、归类划分等基础工作提供有效的支撑。同时，本项目针对耕地评估、质量评价、耕地分级、精细分类、利用要素分析等具体耕地业务，实现了耕地数据缺失值填充算法、耕地审批内容推荐服务算法、耕地质量评价等算法。

     3.技术的创造性与先进性： （1）耕地大数据集成与高效管理技术 提出了基于迁移学习的异构特征空间下缺失数据填充、基于有向图的耕地保护大数据分割等9种耕地大数据集成管理算法，创新了耕地大数据集成与高效管理技术，构建了耕地大数据集，实现了高效的结构化与非结构化数分布式管理，为知识挖掘与辅助决策提供了坚实的数据支撑。 （2）耕地大数据知识挖掘与辅助决策技术 提出了基于深度语义匹配的多模态数据融合算法与知识推理模型，创新了耕地大数据分析挖掘与知识推理技术，构建了面向耕地管理业务需求的大数据决策支持模型，构建了耕地大数据知识库与耕地业务模型库及辅助决策系统，实现了对耕地保护业务的决策支持，显著提高了决策的科学性与客观性。

     4.技术的成熟程度，适用范围和安全性： 本项目技术成熟、可靠，应用本项目技术研制的耕地大数据集成应用平台，实现了耕地大数据集成管理和面向耕地质量评价与管理、耕地保护业务的大数据辅助决策，以及便捷的耕地质量信息实时推送服务。在适用范围方面，可为耕地占补平衡、建设项目用地预审、永久基本农田划定、土地整治项目管理、高标准农田建设、耕地提质改造提供数据支撑和决策服务。在安全方面，建立了耕地大数据安全服务机制。

    5.应用情况及存在的问题： 应用本项目技术在广州市土地利用规划编制中心构建了耕地大数据集成应用平台，实现了耕地大数据集成管理与决策分析、耕地图斑识别与连片性分析、耕地质量综合管理等功能，为广州市耕地占补平衡、建设项目用地预审、永久基本农田划定、土地整治项目管理、高标准农田建设、耕地提质改造及三调耕地分等调查评价提供数据支撑和决策服务；在广东友元国土信息工程有限公司建设了耕地大数据技术平台，实现了项目技术成果验证与数据集成，并应用到耕地质量更新评价与监测评价、定级试点与成果检核汇总等工作中；并在广东、广西、四川、贵州、山西、青海等6省的耕地质量更新评价、监测评价、综合管理及三调耕地分等调查评价等业务工作中推广应用。

     6.历年获奖情况： 本项目研究过程中，获得省部级奖项2项、申报1项，即： （1）土地综合整治精细化监管信息平台关键技术及应用，地理信息科技进步二等奖，2019； （2）高原土地智能监管关键技术及应用，青海省科学技术二等奖，2019； （3）耕地质量协同监测与智能监管关键技术及应用，广东省科技进步一等奖，2020（申报中）。