日前，自然資源部官微刊載《浙江：服務低空經濟的TIM構建》。
浙江省依托國土空間信息模型（Territory Information Model，簡稱TIM），積極開展TIM技術與低空經濟場景融合探索，提升低空經濟運營安全性和監管效能，促進跨部門協同管理，推動新技術行業發展。
該國土空間信息模型由國地科技提供技術支撐，助力浙江省實現低空經濟多場景賦能。
“低空經濟”在2024年全國兩會首次寫入政府工作報告，其作為戰略性新興產業與新質生產力的典型代表，正逐步成為驅動經濟增長的新引擎。按照自然資源部關于開展國土空間規劃實施監測網絡（CSPON）建設試點的安排部署，浙江省秉持“兩個先行”目標，以“共建共治共享”為指引，依托國土空間信息模型，積極探索TIM技術與低空經濟的深度融合與高效協同路徑，助力低空經濟產業向精準化、智能化、協同化方向發展。
構建“表達模型-實體模型-知識模型-場景模型”的層次化技術框架，運用北斗網格的空間編碼技術與多模態數據要素融合表達技術，通過實體屬性與時空演化的耦合分析，搭建低空領域模型、時空知識模型和行業大模型，打造低空三維數字孿生空間，實現低空空域規劃、起降點選址、飛行監管、低空巡檢等多元化場景應用。
基于實景三維數據底板，整合地理現狀、基礎設施、產業經濟、POI等多源數據，融合低空飛行規劃管控、空域環境、低空設施等信息，構建低空三維數字孿生空間，實現空域網格化管理，為低空飛行提供精準的空間信息支撐。
依托TIM構建的空間網格，支撐快速選址計算。綜合地形、土地利用、環境等因素構建選址模型，運用大數據評估篩選潛在場地，精準定位開闊平坦且遠離居民區等區域，實現起降點布局選址的精細化、定量化及自動化。
依托TIM融合高精度地形、建筑、道路等信息，自定義飛行參數，結合路徑算法生成航線。利用數字孿生與實時環境數據（風速、降雨等）進行模擬校驗，高亮預警沖突區域，智能生成優化航線，保障無人機安全自主飛行。
構建基于TIM的低空飛行監管體系，集成空域管控、飛行審批、情報管理等核心功能，實現全流程動態管理。對接監管平臺及低空經濟企業數據，實時監控飛行狀態、優化物流航線，提升運營效率與監管能力。
結合TIM與無人機機巢，構建低空監測網，通過AI比對多期遙感影像智能識別變化線索，建立“AI為主、人工為輔”監測模式，完善“發現-預警-整改”的閉環管理機制，實現違法用地行為“早發現、早制止”。
提升低空經濟運營安全性和監管效能，通過TIM技術的應用，實現對各類低空管制區域、低空航線、低空基礎設施的精準定位和關聯表達，融合50余個設施數據，飛行監測響應時間縮短至10秒內，智能巡檢效率提升60%，風險預警準確率達95%。
促進跨部門協同管理，依托TIM+低空數據要素互聯互通，日均數據交互量超5萬條,支撐低空規劃航路300余次，起降點選址近70次，電子圍欄監測89次，建筑碰撞檢測122次，航線碰撞檢測50余次，監管效率提升70%，審批時間縮短50%，執行力度增強80%。
推動新技術行業發展，搭建低空智巡服務體系，整合無人機遙感、物聯網感知、人工智能等10余項技術，實時監控和預警生態保護紅線、耕地和永久基本農田、重點監管區域識別準確率達90%，生成報告時間縮短至15分鐘以內，數據共享率達95%。
浙江省將持續以TIM為基礎，以技術創新為驅動，以服務需求為導向，推動國土空間管理與低空經濟的高效協同發展。下一步，將聯合多部門，開展CSPON與無人機平臺的深度對接，探索飛行一鍵報批、路線智能生成、便民“一窗通辦”等服務；持續豐富數字孿生空間底座，整合建筑物、障礙物、禁飛區等信息要素，提升航線檢測能力；發展“AI+低空經濟”，運用機器學習和深度學習算法高效處理空域要素與飛行動態數據，以搭載AI圖像識別算法的無人機自動識別違建建筑等，顯著提升巡查效率與準確性。
作者：浙江省自然資源廳、浙江省自然資源廳信息中心、杭州市規劃和自然資源調查監測中心
