监测不同作物的空间分布和种植面积信息，提供农业基础空间信息

·样例所在地额尔格图镇位于科右前旗，总面积约1400平方公里，约相当于三个北京市朝阳区

·当地主体农作物为玉米，同时还有数量可观的高粱，小米，甜菜等农作物

·使用小样本学习方法，各类作物样本约2000个，识别准确率达到95%以上

以物联网为基础，通过物联化、互联化、智能化的方式，综合无线传感技术、自动控制技术、网络技术和数据库技术实现现代化、智能化管理的农场。

·依托云计算、5G、物联网等技术，部署于农业生产现场的各种传感节点和通信网络，

·实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析等功能

·为农业生产提供精准化保障、高质量运营水平、智能化决策支撑。

推广良种良法和“数智”农田管理，实施农文旅融合发展等综合路径，推动“环境美”升级“产业美”

·只需操作手上的遥控器，便能通过无人机实现对农田的病虫害防治和管理

·种植户只需站在“禹上稻乡管理驾驶舱”前，一双双“火眼金睛”摄像头便能时刻监测稻田里的一举一动

·种植户们“足不出户”便能对田间地头的情况了如指掌

帮助相关主管部门掌握水资源状况及空间分布。通过卫星环境监测解决传统监测存在盲区、效率低、成本高、溯源难的难题，突出水环境状况空间分布差异，一目了然定位“污染在哪里”，建立发生->发展->演变->治理->常态化监管的“演变档案”

实现从过去到未来任意时间段的水环境状况全量监测，做到水污染有据可循。本实例涉及的产品数据包括：水域识别、水体营养化监测、蓝藻水华监测、水质参数综合监测

高效掌握辖区内水体基本构成
样例为内蒙古科右前旗境内的水域分布；大地量子整合多源光学卫星影像，可以对大到水库，小到灌溉渠在内的不同尺度的水体进行识别；全旗（约17000平方公里）数据生产时间不超过3小时。

有力打击围湖造田、非法占用河道等活动，样例为甘肃省境内巴家嘴水库的岸线监测数据，水库水面呈现季节性变化，岸线监测的重点在于常态化。通过比较多期岸线数据，可以了解水体的季节性变化特点。

尤其是汛期的岸线数据，对于灾害防治有重大意义。

了解污染物分布、掌握污染物变化趋势，追踪污染源头。

样例为广东省阳江市境内某水库的水质监测数据

样例包含了8种典型水体污染指数，满足水体污染监测的核心需求

实用的地理空间数据编辑器，支持点、线、面的在线编辑及导入。无缝拓扑面数据的编辑，申请了实用新型发明专利。

通过常态化水体污染物监测，不仅可以了解污染物空间分布，以进行污染物溯源；更可以了解污染物历史演变趋势，以评估治理效果

监测城市路网健康状况，保障城市通行效率

样例所在区域为成都市第二绕城高速周边带状区域，总面积约180平方公里。沉降和位移监测对象包括路基，边坡，隧道口，桥梁等多种公路运营关注对象，监测精度达到毫米级，监测点密度达到2000~30000个/平方公里，充分满足公路运营场景的数据密度需求

监测轨道交通设施周边地质灾害隐患，确保运行安全；

样例所在区域为成都市地铁1号线周边带状区域，常态化监测地铁线路周边的异常沉降等地质异动，在提升地铁运行安全性的前提下，也为周边其他建筑和基础设施安全提供保障，可以满足其他地下工程的监测需求，并可实现从施工到运营的全生命周期监测

从800km高空探测毫米级变形，洞察基础设施安全脉搏

超大规模的地表沉降监测，覆盖成都全市，超大规模监测带来的超大数据量，监测点数量超过500万个，利用大地量子提供的标准化WMTS服务，可以在前端实现秒级加载，常态化监测可提供长时间序列下的城市地表变形信息，为沉降防治，地下水状态监测，老旧房屋治理和城市规划等业务提供数据支撑