基于AI与大数据赋能视角下的矿山生态修复技术革新与实践进展 (科学与技术探索, 2026)
随着矿产资源开发强度的不断加大，我国矿山的生态环境问题越来越严重，传统生态修复技术在修复效率、监测手段、智能决策等方面存在很多缺陷。近些年来，人工智能（AI）以及大数据技术的迅猛发展，给矿山生态修复领域赋予了新的技术途径和治理形式。以AI和大数据技术赋能为视角，对目前矿山生态修复的研究背景、主流方法及典型问题进行梳理，主要对AI与大数据在生态损伤识别、动态监测、修复效果评价、智能决策支持等各方面的最新应用进展进行了综述。研究结果表明，依靠遥感影像的深度学习算法、依靠知识图谱驱动的损伤识别系统、依靠大数据平台创建的全过程修复监管体系，在多个矿山修复案例中已经实现示范应用。本文还对目前的技术在数据标准化、模型可解释性、跨区域适应性等各方面的挑战进行了分析，并提出未来可以从多源异构数据融合、行业专用智能模型创建、政策和技术协同推进等方面入手，实现矿山生态修复的数字化、智能化、精细化转型。研究可以给绿色矿业发展和生态文明建设提供技术支持以及理论借鉴。
Keywords: 人工智能; 大数据; 矿山生态修复; 遥感监测; 智能决策