地理信息技术在全国第三次国土调查中的应用

赵敏

云南壹点时空科技有限公司，云南 昆明 650118

摘要:利用地理信息技术构建土地调查监测预处理技术体系，主动获取卫星影像，采用自动提取辅助人工提取监测图斑和提前对国家下发图斑分析预判两种方式，实现土地监测和违法乱建的预警，解决地方土地资源管理部门土地调查技术手段单一、调查工作被动等问题，优化土地调查监测流程，提高土地资源合理配置。

[关键词]地理信息；图斑提取；三调；

中国分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：

0引言

当前阶段，土地调查的开展主要是采用年度变更调查的方式，国家每年通过对比前后两年的卫星遥感影像，提取地表覆盖变化的图斑，并将变化图斑类型进行分类，年底时统一下发并开展调查。地方区县根据国家下发的图斑进行实地调查，上传举证信息，最终完成地类的认定。此类的变更调查流程具有一定的地类认定滞后性，且很多违法违规用地既成事实，在年底集中进行处理会一定程度上造成资源浪费^[1]。此外，从国家下发图斑、外业调查完成、更新数据库、到最后上交成果，整个实施过程需要在短时间内完成，势必会增加调查人员年底工作的负担。因此，需要将发现变化图斑的工作落实到日常，解决在初始，减少浪费资源和扼制违法违规用地，同时减少年底调查的工作量^[2]。针对年度变更调查和正在开展的全国第三次国土调查^[3]，采用数据预处理方式对国家下发图斑进行预判，提前分析调查成果，主动提前干预建设用地规模、耕地保有量、基本农田占用及出现的非常规土地流量变化，确保调查成果的真实可靠的同时，实现土地资源的合理配置和服务经济社会发展的目的。

1数据预处理总体框架

调查监测数据预处理的形式有两种：一是在国家未下发遥感影像及监测图斑之前，地方采用主动监测的方式获取、提取遥感影像和监测图斑，并且完成地类变化的分析。此过程有助于形成常态化的土地调查机制，对土地资源实现周期性调查，能够及时发现违法违规用地；二是根据国家下发的遥感影像及图斑，采用地理信息技术进行内业认定判读，预判出地类变化和预测调查最终结果，从而进行提前干预、及时纠偏，指导外业调查工作，保证成果的真实可靠性。

2提取图斑分类

国家年度变更调查将监测图斑根据类型特征分为十大类，26个二级类，且每一类都备注详细的解释说明。国家的图斑分类主要用于对监测非建设用地范围内的变化，将每年10月份至12月份遥感监测影像作为后时相遥感影像，去年同一时间的遥感监测影像作为前时相影像，通过对比分析后时相与前时像，并参照制定的变化图斑分类标准进行图斑的提取和认定。第一类：前时相为植被或无建设痕迹，后时相为建设特征；第二类：前时相为植被或无建设痕迹，后时相为推填土；第三类：前时相为推填土，后时相为建设特征；第五类：地块为往年“批而未用”地块，现状为建设特征；第六类：前时相标记为“拆除图斑”，后时相仍有建设痕迹；第七类：新建道路图斑；第八类：围填海图斑；第九类：往年“临时用地”，后时相仍为明显建设痕迹；第十类：新增高尔夫球场；本文在参照国家图斑分类的基础上，增加了两种主要类型：一是城市建成区包括大型企业搬迁、旧城旧村改造等在内的内部大面积变化；二是矿产资源的变化监测，包括矿区范围的变化与矿区环境的治理。

3.自主提取图斑分析处理

采用面向对象分析技术将影像进行多尺度分割，定量分析影像对象的光谱特征、形状特征以及纹理特征，并采用差值法监测前后两期影像的变化^[4]。具体实现步骤是利用多尺度分割技术将高分辨率遥感影像分割为影像对象，将影像对象的特征进行定量化参数描述，并提取特征图，将前后时相的光谱特征图、形状指数特征图、纹理特征图等进行差值比较，获取特征检测变化区域。

实验分析结果如下：选定某区的测试范围，前时相为2019年7月高分二号^[5]遥感影像，其影像分辨率优于1米；后时相为2019年8月份资源三号^[6]卫星影像，其分辨率为2米。对比局部区域自动提取图斑如图1所示：

图1 自动提取前后时相对比实例

在自动提取前后时相的影像后，便可描绘出前后影像的变化轮廓，并自动生成矢量数据。对提取图斑进一步分析：1号图斑由植被覆盖变为推填土，可赋予图斑为类型二；2号图斑是在建工程，建筑物发生了变化，不属于调查类型；3号图斑由推填土变为明显建筑物标，记为类型三。

本文采用对象特征融合变化监测方法，利用多尺度图像对影像进行分割，针对影像的特征定量描述提取光谱特征、纹理特征及形状特征。利用eCognition软件对研究区域影像进行多尺度分割，自动提取变化图斑。并与人工自主提取图斑进行对比分析，该区域人工提取两个图斑，且图斑提取边缘更加的贴合变化边界，优于自动提取，因此自动提取后需进行人工干预，将图斑进行纠偏并进行赋值。经分析，该区自动提取图斑个数为1526个，人工提取图斑为1239个，经分析人工提取图斑在自动提取中个数为1102个，正确率为88.95%。自动提取辅助人工提取图斑的方法，改变了主要靠人工提取的“卷帘式”提取方法

^[7]，有效地提高了工作效率。

4.预判国家提取图斑

依照国家下发的图斑及影像进行图斑分析，有助于提前预判区域范围内建设用地、耕地保有量、基本农田占用情况以及分析非常规流量变化情况。在年度变更调查及第三次全国国土调查中，利用现有的业务数据及各种控制指标（耕地保有量指标、基本农田指标、控制性详细规划等）、约束性指标（建设用地规模指标、集约节约）指标，对比分析国家下发的变化图斑，在结合国家下发图斑预判的基础上，对全区的整体土地变化情况进行分析与预判。

通过对国家下发图斑的预处理，可对变更调查的结果进行大致判断，如耕地的保有量、基本农田的占用与补给情况、建用地新增规模等。重点监控对耕地和建设用地规模的影响因子，为后续实地的调查和优化国土资源配置制定有效的建议和指导。

5 结束语

土地资源是有限且重要的非再生资源，是城市发展所依托的基础，及时、准确的掌握土地资源的变化情况，关系到城市发展的稳定性和可持续性。针对目前的土地调查技术手段，结合实际工作的需求，重新定义图斑分类，并根据图斑分类采用自动提取辅助人工提取的方法进行分析，实现常态化的土地利用现状调查。此外，通过对国家下发的图斑进行内业分析，可以实现提前预判地类变化的结果，对外业调查工作具有极大的指导意义。

参考文献

[1]蔺琳,袁惠林,殷耀国.土地变更调查现状及其问题与对策[J].地理空间信息,2013,36(10):245－247.

[2]李健,张纯,徐勇,等.年度土地变更调查新机制之探索[J].地理空间信息,2011,9(4):156－158.

[3]张晏.《第三次全国土地调查总体方案》发布[J].资源导刊,2018(01):6.

[4]段赛仙.基于多时相遥感影像的土地利用变化监测研究[D],昆明理工大学,2013

[5] 王磊.高分二号卫星遥感影像几何精校正方法研究[D].吉林大学,2018.

[6] 李芬.资源三号卫星数据在土地利用遥感监测中的应用研究[D].吉林大学,2013.

[7] 夏旺,赵展. 土地利用变化图斑提取方法[J]. 地理空间信息,2017,15(9):93-97

作者简介:赵敏（1990—），男，汉族，云南省昆明市呈贡区人，助理工程师，毕业于中国地质大学江城学院（现武汉工程科技学院），测绘工程专业本科学历（工学学士学位），主要从事测绘行业工作。