Das Team Der Zhejiang-Universität Entwickelte Das Earth Explorer-System, Um Die Evolution in Der Tiefenzeit, Geologische Profile Und Wissenschaftliche Forschungsszenarien Zu Erforschen Und Die Forschung in Der Tiefenzeit-Geowissenschaft Zu Ermöglichen.

Die Tiefenforschung der Geowissenschaften konzentriert sich auf die lange Geschichte der Erde und untersucht den geologischen Evolutionsprozess von vor Milliarden von Jahren bis zur Gegenwart. Der Forschungsumfang ist breit gefächert und umfasst Schlüsselbereiche wie die innere Struktur der Erde, die Materialzusammensetzung, die Evolution des Lebens und die Wechselwirkung zwischen der Erde und der äußeren Umwelt. In den letzten Jahren ist die Nachfrage nach mehrdimensionalen räumlich-zeitlichen interaktiven Analysen in geologischen Visualisierungsanalysemethoden gestiegen. Die rasante Entwicklung von Technologien wie Big Data, künstlicher Intelligenz und hochauflösender Bildgebung hat neue Entwicklungsmöglichkeiten für die Realisierung digitaler Zwillinge der Erde in der Tiefenzeit eröffnet.

Kürzlich sagte Qi Jin, ein Vollzeitforscher aus dem Team von Professor Du Zhenhong an der Zhejiang-Universität, auf der Jahrestagung 2025 des Komitees für geografische Modelle und geografische Informationsanalyse der Chinesischen Geographischen Gesellschaft:Das Deep Time-Visualisierungsanalysesystem (Earth Explorer) wurde zum Sonderthema „Deep Time Earth Crowd Intelligence Collaborative Innovation Platform“ vorgestellt und die Erfolge des Teams aus drei Blickwinkeln präsentiert: Gesamtübersicht, F&E-Fortschritt und wissenschaftliche Anwendungsergebnisse.

HyperAI hat die ausführlichen Ausführungen von Herrn Qi Jin zusammengestellt und zusammengefasst, ohne die ursprüngliche Absicht zu verletzen. Nachfolgend finden Sie die Abschrift der Rede.

Earth Explorer: Ein professionelles Online-Visualisierungsanalysesystem für Geowissenschaften

Mit der rasanten Entwicklung geowissenschaftlicher Forschungsmethoden und Informationstechnologien sind in der Tiefengeowissenschaft höhere Anforderungen an die Visualisierungsanalyse gestellt worden. Im Rahmen des internationalen Big Science-Projekts „Deep Digital Earth“ (DDE) wird die DDE-Plattform von den großen wissenschaftlichen Fragen der Evolution der tiefen Erde angetrieben, wobei Big Data, künstliche Intelligenz und digitale Zwillingstechnologie im Mittelpunkt stehen, und konzentriert sich auf die Stärkung der wissenschaftlichen Forschung im Bereich der tiefen Erde.Die Visualisierungsmethode, die früher auf handgezeichneten Karten und zweidimensionalen statischen Analysen beruhte, erfordert heute eine tiefgreifende räumlich-zeitliche dynamische Analyse und eine mehrdimensionale wissenschaftliche Analyse, die den Boden und den Untergrund integriert.Eine der Schwierigkeiten und Herausforderungen, denen sich wissenschaftliche Forscher stellen müssen, ist beispielsweise die Visualisierung und Simulation riesiger Datenmengen im Zeitrahmen von Millionen von Jahren. Darüber hinaus ist es eine hervorragende Gelegenheit, den Einsatz von Technologie im Dienste der Wissenschaft zu fördern.

Vor diesem Hintergrund entstand Earth Explorer (EE). Als professionelles Online-System zur Visualisierung und Analyse von Geowissenschaften für Erdforscher,EE nutzt und vertieft die technischen Kernfunktionen der DDE-Plattform, wie beispielsweise Deep-Engine, und entwickelt Online-Funktionen für mehrdimensionale Visualisierungsrenderings und raumzeitliche dynamische Analysefunktionen für geowissenschaftliche Daten.Ob es sich um die dreidimensionale Erde, Zeitreihen, räumliche Verteilung, dynamische Entwicklung in der Tiefenzeit oder geologische Profilanalyse handelt, es kann diese problemlos steuern und die zeitlichen, räumlichen, tiefen- und raumzeitlichen dynamischen Dimensionsänderungen geologischer Daten vollständig anzeigen. Es ist ein wichtiges Fenster für die DDE-Plattform zur Anzeige geologischer Daten.

Der Weg zur Präzisionsforschung: iterative Verbesserungen nach Bedarf

Earth Explorer wurde im Dezember 2021 gestartet und seine Alpha-Version wurde 2022 in Paris, Frankreich, internationalen Wissenschaftlern vorgeführt und vorgestellt. Im Laufe der Zeit stellten wir fest, dassEin wirksames visuelles Analysesystem erfordert sorgfältige Forschung, Entwicklung und Bedienung aus der Perspektive der wissenschaftlichen Benutzer.

Daher begann unser Team mit der Erfassung von Anforderungen und führte einen intensiven Austausch mit mehr als 1.000 Wissenschaftlern, um deren Bedürfnisse und Erfahrungen zu bündeln. Darüber hinaus haben wir uns mit dem Denken über Internetprodukte befasst, eine Reihe von Marktanalysen und Untersuchungen zur Benutzernachfrage durchgeführt, ein vollständiges Produktdesigndokument und einen Entwicklungsplan erstellt sowie Benutzerhandbücher und Demonstrationsdokumente zusammengestellt.

Von 2022 bis 2023 entwickelte Earth Explorer unter der Leitung von Wissenschaftlern mehr als 10 Versionen.Wir haben visuelle Analysesysteme untersucht, die für unterschiedliche Geschäftsszenarien, unterschiedliche Themengewohnheiten und unterschiedliche technische Anwendungen geeignet sind.Die Alpha-Version realisiert die räumlich-zeitliche Überlagerung, den globalen Abruf und die dynamische Analyse heterogener Daten aus mehreren Quellen. Die räumlich-zeitliche Aggregationsversion klassifiziert Daten nach verschiedenen Disziplinen.Es erleichtert Wissenschaftlern aus verschiedenen Disziplinen die Datensuche und die Durchführung von Queranalysen und bringt so neue Impulse in die wissenschaftliche Forschung. Auch,Das Team baute außerdem eine dreidimensionale Erdentwicklungsbasis.Wissenschaftler aus verschiedenen Disziplinen können auf Basis dieser Technologiebasis schnell ihre eigenen Visualisierungssysteme erstellen, die F&E-Kosten senken und eine autonome Datenverwaltung und Anzeige wissenschaftlicher Forschungsszenarien erreichen.

Die aktuelle Version der Raum-Zeit-Konvergenz hat Funktionen wie die Entwicklung in der Tiefenzeit, geologische Profile und die Simulation wissenschaftlicher Forschungsszenen realisiert.Es unterstützt Wissenschaftler bei der Durchführung geowissenschaftlicher raumzeitlicher Analysen auf Online-Karten und kommt Disziplinen wie der Paläogeographie und dem Paläoklima zugute. Zur dynamischen Wiedergabe werden Paläotemperatur und Paläoprezipitation auf diese Karte überlagert. Darüber hinaus wurden in Europa und den USA (EGU, AGU usw.), Japan und Südkorea (IGC usw.), Afrika (CAG) und anderen Orten Forschungsarbeiten und Demonstrationen durchgeführt und positive Rückmeldungen von Wissenschaftlern im In- und Ausland erhalten.

 Das EE-System kann Daten aus internationalen Programmen wie DDE effizient visualisieren und durch dynamische Analyse Wissenschaftlern im In- und Ausland wissenschaftliche Forschungsszenarien online präsentieren.Als nächstes plant unser Team auch die Erstellung neuer Funktionen, mit denen geologische Modelle und geophysikalische Methoden in das EE-System hochgeladen werden können.

Leistungsstarke Funktionen: Erkunden Sie die Geschäftslogik „Daten finden – Daten anzeigen – Daten verwenden“

Die erste ist die Funktion „Daten suchen“. EE hat in der Datenspalte „Promi-Daten“ voreingestellt.Wie etwa die globale geologische Karte im Maßstab 1:500 m, die geomorphologische Karte mit ultrahoher Auflösung, der Datensatz zur Paläoklimasimulation in tiefen Zeiten usw. Das System kann dynamische Abfragen basierend auf Zeit, Raum und Schlüsselwörtern durchführen. Für einige Datenbanken, die über Online-Links verfügen, aber nicht öffentlich verfügbar sind, unterstützt EE auch das Hinzufügen benutzerdefinierter Datenlinks, um das Online-Laden von Daten über Datendienste zu ermöglichen.

Zweitens bietet EE im Hinblick auf die „Datenanzeige“ eine Vielzahl von Funktionen, darunter Vektordaten-Rendering, Rasterdaten-Rendering, Abfrage räumlicher Attribute, Geländevisualisierung, 3D-Visualisierung und Profilvisualisierung.Für den Zugriff können heterogene Daten aus mehreren Quellen auf die Karte geladen werden. Bei der Untersuchung bestimmter Bereiche, wie etwa Waldbränden in Kalifornien in den USA, kann mithilfe der dreidimensionalen Visualisierung von EE visuell festgestellt werden, dass „der mittlere Teil Trockenheit zeigt, während die umgebenden Daten eine höhere Luftfeuchtigkeit aufweisen“. Dadurch wird intuitiv festgestellt, dass eine niedrige Luftfeuchtigkeit in Kalifornien das Risiko von Waldbränden erhöht.

Die letzte ist die Funktion „Daten verwenden“. EE integriert Algorithmen wie die Berechnung der Paläobreite und die Analyse von Erdbebenquellen.Am Beispiel der Fundstätten von Dinosaurierfossilien lässt sich mithilfe alter Algorithmen zur Berechnung der Breitengrade deren Lage vor Millionen von Jahren bestimmen, was eine wichtige Unterstützung für die geologische Forschung darstellt. Darüber hinaus bietet es auch Funktionen wie transparente Erdaushubarbeiten, Tiff-to-Terrain, Paläoklimaanalyse und -vergleich sowie geologische Kartierung.

Technische Herausforderungen: 3 große Herausforderungen zusammengefasst unter einzigartigen Anforderungen

Die Grundlagen und Ergebnisse der Deep-Time-Geowissenschaften-Forschung umfassen geowissenschaftliche Daten auf mehreren zeitlichen und räumlichen Skalen und in verschiedenen Themenbereichen. Diese Daten sind über unterschiedliche geografische Standorte verteilt, entsprechen unterschiedlichen geologischen Zeitaltern und verfügen über unterschiedliche Speicherformate und Präsentationsmethoden. Wenn diese Daten im modernen Raum-Zeit-Muster einfach aggregiert und visualisiert werden, führt dies aufgrund der Inkonsistenz der Raum-Zeit-Darstellung häufig zu erheblicher Verwirrung. daher,Nur indem wir sie in einem einheitlichen Raum-Zeit-Koordinatensystem integrieren und anzeigen, können wir Inspiration und Orientierung für die weitere Erforschung der wahren Tiefen der Erde bieten.Von 2024 bis 2025 hat unser Team die wissenschaftlichen Grundlagen des digitalen Erdsystems in der Tiefenzeit weiter verbessert und wichtige und schwierige Forschungsarbeiten durchgeführt.

* Schwierigkeit 1:Anzeige multidimensionaler geowissenschaftlicher Daten über Zeit- und Raumskalen hinweg 

* Schwierigkeit 2:Professionelle Analyse geowissenschaftlicher interdisziplinärer Daten

* Schwierigkeit 3:Leistungsstarkes Laden und Rendern umfangreicher geowissenschaftlicher Daten

Um das erste Problem zu lösen, hat unser Team Tools wie die Deep Time Axis entwickelt, die Zeit und Raum integriert, und Algorithmen wie paläogeografische Rekonstruktionsmodelle und die Abfrage von Zeit- und Raumpunktionen integriert.Es ermöglicht eine klare zeitlich und räumlich übergreifende Anzeige von Daten unterschiedlicher geologischer Zeitalter und unterschiedlicher geografischer Verteilungen. Das Alter aller vom Benutzer angezeigten Daten kann auf der geologischen Zeitleiste gefunden werden, wodurch dynamische Informationsunterstützung für die geologische Tiefenforschung bereitgestellt wird.

Um interdisziplinäre Datenanalysen in den Geowissenschaften zu realisieren,Unser Team hat Visualisierungsfunktionen entwickelt, die allgemeine Anzeige- und professionelle Analyseanforderungen effektiv erfüllen.Beispielsweise wurde für die Disziplin der festen Erde eine Funktion zur Multifaktor-Profilabbildung entwickelt. Benutzer können jede beliebige Linie auf der Erde zeichnen und das System extrahiert geologische und geophysikalische Informationen aus mehreren Quellen entlang der Linie, darunter Informationen zum geologischen Alter, Daten zur Erdanziehungskraft und zum Magnetfeld sowie zur geomorphologischen Erhebung der Oberfläche.

Als Antwort auf die Herausforderung der Hochleistungswiedergabe großer Tiefenzeitdaten,Unser Team untersucht weiterhin Visualisierungsszenarien mit Leistungsengpässen.Entwickelte Berechnungs- und dynamische Simulationstechnologie für die Rekonstruktion geologischer Platten.Die Rotation der Platten in der Tiefengeschichte ist ein charakteristisches Merkmal der elektronischen Entwicklung. Durch die dynamische Rotation der gegenwärtigen Verteilung von Land und Meer auf der Erde kann die Entwicklung der urzeitlichen Platten von heute bis vor 540 Millionen Jahren dynamisch rekonstruiert werden.

Darüber hinaus haben wir eine Vielzahl von Funktionen entwickelt, wie z. B. die dynamische Echtzeitsimulation von Millionen von Partikelsystemen, das benutzerdefinierte Rendering von Millionen von Vektordaten usw., die reibungslose und effiziente visuelle Simulationseffekte für Tiefenzeitdaten und geologische Körperdaten bieten.

Visualisierung + Entwicklungsbasisunterstützung: Bedeutende Anwendungsergebnisse in zwei Aspekten erzielt

Nutzen Sie Visualisierungsanalysen, um geowissenschaftliche Probleme zu inspirieren und die geowissenschaftliche Forschung zu unterstützen

Als Wissenschaftler den Oberflächenwärmefluss des Qinghai-Tibet-Plateaus untersuchten, lud EE mehr als 10 geologische und geophysikalische Datensätze, wie beispielsweise die Moho-Tiefe, in die Region des Qinghai-Tibet-Plateaus.Die potenziellen Einflussfaktoren der Oberflächenwärmestromverteilung auf dem Qinghai-Tibet-Plateau wurden in Form einer Ebene + eines Schnitts visualisiert und analysiert.Eine weitere Analyse seines Verteilungsmusters inspirierte zu Forschungsideen. Schließlich untersuchten die Wissenschaftler mithilfe räumlicher Regressionsanalysen die Verteilung des Oberflächenwärmeflusses auf dem Qinghai-Tibet-Plateau. Die Ergebnisse wurden im Journal of Geophysical Research-Solid Earth veröffentlicht.

Erstellen Sie eine Plug-and-Play-Entwicklungsbasis und bauen Sie benutzerdefinierte Themenarbeitsknoten

Durch die geomorphologische Arbeit konnte ein schneller Aufbau disziplinärer Arbeitsknoten auf Grundlage der EE-Entwicklungsbasis erreicht werden.Es zeigt hochpräzise, hochauflösende Datensätze von mehr als 400 Regionen der Geomorphologie und unterstützt die Online-Visualisierung und den Download.Hat der Arbeitsgruppe Geomorphologie geholfen, die internationale Sichtbarkeit ihrer Forschung zu erhöhen.Das System unterstützte die Online-Veröffentlichung der globalen Landformkarte in ultrahoher Auflösung, die schnell mehr als 8.000 Besuche und über 1.300 Download-Anwendungen verzeichnete.

Neben dem Gebiet der GeomorphologieDarüber hinaus bieten wir technischen Support in anderen Disziplinen.Beispielsweise können Benutzer auf der Arbeitsplattform zur Vorhersage mineralischer Ressourcen relevante Fernerkundungsdaten auf die dreidimensionale Erde laden und dann die Ergebnisse der Inversionsschätzung der Fernerkundungs- und Feldmessdaten auswerten. Durch die Rechenleistung von GPU/CPU wird eine datengesteuerte Vorhersage der Mineralisierungswahrscheinlichkeit realisiert.

Mit der Unterstützung der Deep Time Plate Rotationsfunktion,EE kann moderne geologische Karten auf ein Alter von 540 Millionen Jahren drehen und mithilfe öffentlicher Datensätze auch die dreidimensionale Topografie von Mars und Mond anzeigen. So wird den Wissenschaftlern eine virtuelle Umgebung für die Untersuchung von Planeten im Weltraum geboten.Als nächstes plant unser Team, die Erforschung ausländischer Closed-Source-Geologiesoftware fortzusetzen und danach zu streben, das Monopol ausländischer Geologietechnologiesysteme zu brechen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das von Professor Du Zhenhongs Team an der Zhejiang-Universität entwickelte Deep Time-Visualisierungsanalysesystem Earth Explorer ein professionelles Online-Visualisierungsanalysesystem für die Geowissenschaften ist.EE realisiert online mehrdimensionales Rendering und räumlich-zeitliche dynamische Analyse geowissenschaftlicher Daten,Es löst nicht nur das Problem des visuellen Ausdrucks und der Simulation in der Tiefenzeitforschung der Geowissenschaften, sondern bringt auch neue Inspiration und Analysemethoden in die Geoforschung. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz und der digitalen Zwillingstechnologie sowie der intensiven Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern wird erwartet, dass die Elektrotechnik in Zukunft im Bereich der Geowissenschaften eine größere Rolle spielen wird.

Über Lehrer Qi Jin

Der Gastredner dieser Austauschsitzung, Herr Qi Jin, ist von der Fakultät für Geowissenschaften der Zhejiang-Universität. Zu seinen Forschungsinteressen zählen die Ozeanographie mit künstlicher Intelligenz und die Entwicklung von Big-Data-Analyseplattformen für die Geowissenschaften. Er leitete zahlreiche wichtige wissenschaftliche Forschungsprojekte, darunter Teilprojekte des Nationalen Schlüsselprogramms für Forschung und Entwicklung „14. Fünfjahresplan“ und Projekte der National Natural Science Foundation. Er fungierte als technischer Direktor der Multi-source Information Intelligent Service Platform für die ökologische Umwelt in Küstennähe von Zhejiang und gewann den ersten Preis des Marine Engineering Science and Technology Award.

Persönliche Homepage von Lehrer Qi Jin:
https://person.zju.edu.cn/qijin