（通讯员：王焰）2023年9月19日，由武汉大学遥感信息工程学院乐鹏教授牵头编制的OGC首个地理人工智能国际标准“OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Part 1: Conceptual Model Standard”正式发布（https://docs.ogc.org/is/23-008r3/23-008r3.html）。
该项标准是在国际开放地理信息协会（OGC）地理人工智能样本语言标准工作组（Training Data Markup Language for AI Standard Working Group，TrainingDML-AI SWG）的支持下编制。工作组主席为乐鹏教授，参与人员来自中国、美国、英国、法国等国学者和技术人员。经过近三年的不懈努力，以及三十余次工作组成员会议的充分讨论，通过了OGC架构委员会审查（OAB Review）、征求公众意见（Public Comment）、技术委员会投票（TC Vote）、执行规划委员会投票（PC Vote）等多轮阶段审议与投票，获得了包括欧空局、欧盟卫星中心、英国气象局、水文局、美国宇航局、海洋大气局、地调局、Oracle、ESRI、加拿大自然资源部、澳大利亚地球科学局在内的各国机构、行业公司的广泛关注和认可，最终成功通过审查。
该标准针对近年来涌现的众多地理人工智能样本数据集，包括不同遥感影像智能解译任务的样本数据集，以支持数据的可发现、可访问、可互操作、可重用（FAIR原则）为目标，定义了样本数据集的数据标注与元数据表达、溯源、质量、更新等信息模型。此次发布的内容为工作组计划的第一部分，即“概念模型标准”。后续，工作组将继续编制第二部分 “JSON编码标准" 和第三部分 "XML编码标准"。除标准发布以外，工作组还积极扩大该项标准的影响力，目前已有一些代表性的实施案例，包括PyTDML、STAC社区扩展、LuojiaSet样本库等。
全球地理信息领域内最有影响力的技术标准主要是ISO和OGC标准。该标准是继龚健雅院士团队编制发布我国首个ISO地理信息国际标准后取得的又一突破，是我国在OGC首个自主提出立项并通过审查的国际标准，武汉大学将持续通过与国际高水平组织的合作，推动我校的国际化发展。
