迈向智能化的城市公园建设监测：用于多模态信息融合与分析的LLM智能体

作为城市化的重要组成部分，新建公园的建设监测对评估城市规划效果和优化资源配置具有重要意义。然而，基于遥感影像的传统变化检测方法在高层智能分析方面存在明显局限，难以满足当前城市规划管理的要求。面对城市公园建设监测中日益增长的复杂多模态数据分析需求，这些方法往往无法为多样应用场景提供灵活的分析能力。本研究提出一个多模态LLM智能体框架，旨在充分利用LLM的语义理解与推理能力，来应对城市公园建设监测中的挑战。在该框架中，设计了通用的水平与垂直数据对齐机制，以确保多模态数据的一致性和有效跟踪。同时，构建了特定工具包以缓解LLM因缺乏领域知识而产生的幻觉问题。与原生GPT-4o及其他智能体相比，我们的方法实现了稳健的多模态信息融合与分析，为城市公园建设监测多样且不断演进的需求提供可靠、可扩展的解决方案。