《地理人工智能样本数据库建设规范》（报批稿）

本规范旨在确立地理人工智能样本数据库建设的统一技术要求，覆盖从总体设计、数据内容组织到建库、集成、测试验收及运行维护的全生命周期。本规范明确了样本库需遵循2000国家大地坐标系和1985国家高程基准等空间参考，并采用公历与北京时间的时间系统。在核心数据层面，本规范详细规定了以样本数据单元为基础，融合场景级、目标级、像素级多类型标签，并辅以溯源、质量及变更记录集的完整数据模型。建设流程上，本规范系统地描述了从需求调查、概念与逻辑设计、物理实现到样本数据准备、预处理、入库检查及最终系统集成的标准化步骤，为地理人工智能模型的训练、验证和测试构建一个语义丰富、质量可控且易于共享的数据底座。

样本库数据核心模型

本规范定义了以样本数据单元为中心的严密数据模型。单个样本数据单元作为模型输入的基本单位，可关联一个或多个标签，用以表达场景分类、目标提取或语义分割等不同粒度的解译信息。所有样本数据单元汇聚为样本数据集，并明确划分训练集、验证集和测试集，确保样本不重复。此外，模型还吸纳了记录标注者与标注方法的溯源信息、定性或定量描述数据质量的评估指标，以及追踪样本增删改的变更记录集，共同构成完整的数据生态。

样本库建设标准化流程

本规范构建了从顶层设计到物理落地的完整建设流水线。建设过程始于深入的需求分析，明确任务类型、数据格式和覆盖范围。随后进入系统设计阶段，通过概念模型确立数据实体间关系，并通过逻辑模型与物理设计将其转化为具体的表结构、索引库和存储方案。建库阶段则严格规定了数据准备、入库前检查、预处理及入库后验证等环节，确保最终集成的样本库系统在安全、性能和可维护性上均达到预定标准。