夜雨聆风
引用格式：
谭振宇,杨安平,马镇翼,等. Smart-QGIS：空间数据处理与制图智能体[J].地球信息科学学报, 2026,28(4):1007-1019. [ Tan Z Y, Yang A P, Ma Z Y, et al. Smart-QGIS: An agent for spatial data processing and mapping[J]. Journal of Geo-information Science, 2026,28(4):1007-1019. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2026.250585; CSTR:32074.14.dqxxkx.2026.250585
引 言
近年来，大语言模型的发展使人工智能逐渐具备通过自然语言自动完成复杂任务的能力，也为地理信息系统（GIS）的智能化发展提供了新的契机。传统GIS软件操作相对复杂，用户通常需要掌握空间分析、数据处理和地图制图等专业技能，才能完成较完整的空间数据处理流程。
目前，国内外已开始探索“大语言模型+GIS”的结合，旨在通过自然语言交互降低GIS的使用门槛。然而，现有方法仍普遍存在依赖云端模型、数据隐私风险较高、GIS功能调用不完整以及不同系统之间缺乏统一通信标准等问题。为此，本文开发了Smart-QGIS空间数据处理与制图智能体（系统架构如图1所示）。该系统基于QGIS平台和MCP协议构建，既支持本地大语言模型，也支持云端大语言模型。前者有助于保护数据隐私并适应离线环境，后者则可借助更强的模型能力提升复杂任务处理效率。
图1 Smart-QGIS系统架构与交互图
用户通过自然语言与Smart-QGIS进行交互，系统能够自动完成空间数据加载、分析处理和专题制图等任务。图2展示了用户通过聊天窗口进行数据可视化与空间制图的结果。实验结果表明，该系统能够较稳定地执行多步骤GIS操作，降低空间数据处理与制图的技术门槛，为兼顾本地安全可控与云端高性能的智能GIS应用提供了可行的技术路径。目前，本原型系统代码已开源（https://github.com/theonegis/Smart-QGIS），欢迎下载使用。
图2 基于Smart-QGIS的自然语言交互式空间数据可视化与制图结果
作者介绍
谭振宇，工学博士，西北大学副教授，长期致力于多源遥感数据融合与重建、水环境遥感智能监测与建模研究。主持国家自然科学基金青年、面上项目等6项科研项目，以第一或通讯作者发表SCI论文20余篇，出版专业教材1部，获2023年地理信息科技进步奖一等奖。担任The Innovation Geoscience以及西北大学学报（自然科学版）青年编委。E-mail: tanzhenyu@nwu.edu.cn
高美玲，工学博士，长安大学副教授，博士生导师。任中国遥感应用协会定量遥感专委会青年委员、陕西省测绘地理信息学会理事等。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目，科技部重点研发计划子课题等多项科研项目。围绕时空大数据智能处理与地学应用、多源遥感与陆气模式耦合的热环境模拟及调控等方向开展研究，以第一作者或通讯作者发表学术论文20余篇。E-mail: gaomeiling@chd.edu.cn
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Smart-QGIS介绍
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