地理國情監測機制在土地資源管理中的應用

潘凱能，湯江龍

(東華理工大學測繪工程學院，江西南昌330000)

近十年來，科學技術加速進步，數字化、信息化、智能化成為社會發展不可阻擋的趨勢，3S技術、云技術、大數據等高新技術的出現無形中影響著人們的生活方式以及生產模式，給人們帶來許多便利的同時也帶來了巨大挑戰。在土地資源管理中應用這些先進的技術，建立屬于土地資源管理專題的地理國情監測機制是順應時代發展的要求，是堅持“與時俱進、科學發展”適應新形勢的需要。

地理國情監測是政府相關部門掌握自然資源、了解生態環境以及人類活動基本情況的一項十分重要的工程。它是通過先進的測繪地理信息技術，對地理信息進行動態實時獲取、綜合統計分析評估并能及時發布監測報告，高效服務于國情的管理與決策支持的活動。近來頒布的《國務院關于開展第一次全國地理國情普查的通知》等一系列相關的文件都體現國家著對于地理國情工作的高度重視。發展地理國情監測機制是建設信息化和諧社會的重要內容，是實現社會可持續發展的可靠保證［1］。隨著社會經濟的發展，如何平衡土地資源利用與生態環境之間的矛盾是土地工作的長期課題。為了保障國土資源更科學合理的利用，確保耕地資源不超“紅線”，社會發展與生態環境持續和諧發展，建立一套“一站式、一平臺”的土地資源信息共享服務系統，面向土地資源專題的國情監測機制意義重大。

1 地理國情監測的研究現狀

目前關于地理國情監測的研究相當廣泛，李德仁等就目前地理國情的發展要求提出了見解，闡述了地理國情監測的必要性和發展條件，并對加快國家公共地理信息平臺建設和建成地理信息“一站式”服務的“一個平臺”提出了要求和展望［1］。周星等從戰略的高點思考地理國情監測在測繪地理信息發展轉型中的作用，指出地理國情監測的功能在推進事業發展中具有雙重職能，并提出了相應的策略以及實現地理國情監測常態化開展的對策措施和建議［2］。張靜等從地理國情監測相關標準方面研究，參照了國內外相關的研究和標準，列舉了當前可用和可參照的測繪地理信息標準以及現有標準不規范的方面，并提出了相關建議和措施［3］。兀偉等就地理國情監測的內容及其分類作了一定的研究，提出了采用線分類的方法進行地理國情監測內容分類［4］。李建松從地理國情監測的人才需求角度研究，對地理國情監測專業人才的培養進行了系統和科學的闡述［5］。地理國情監測作為一門新的研究課題，具有豐富的研究價值和重要的研究意義。各專家學者的研究成果，為我國地理國情監測機制的建立提供良好的借鑒和扎實的理論基礎。

2 土地資源監測機制的技術支持和現實條件

2．1 3S技術體系 隨著3S技術的迅速發展，土地資源管理也與時俱進一步步進入了信息化的“數字國土”時代。“空天地”一體化RS技術和GPS技術可以實現地理信息的一體化采集與快速更新，GIS技術用來處理、分析和貯存龐大的地理信息數據。3S技術是土地資源監測實現土地資源動態信息獲取，土地資源信息空間分析有力的技術支撐，是地理國情監測機制建立的關鍵技術。3S技術在土地資源管理中的應用見圖1。

2．2 現代通信與計算機網絡技術 現代通信技術與計算機網絡技術具有高速、智能、綜合的信息數據傳輸的特點，是實現建筑物或者建筑群、外信息獲取、信息傳輸、信息交換和信息發布的主要手段。而地理國情監測作為一種數據交換和數據共享機制，通過各種傳輸媒介和相應的數據通信方式對遙感圖像、地理數據、其他相關數據等各種信息進行接收貯存、分析處理、交互發布等，是地理國情監測機制實現“一站式、一平臺”的信息共享服務平臺有力的技術保證。

目前移動通訊發展迅速的4G技術(IMT－Advanced技術)和新一代IPv6計算機網絡技術，將會是未來應用在地理國情監測機制建設核心技術，能夠為用戶提供高效、迅速、完整、智能的數據傳輸服務，滿足用戶對地理國情監測機制的高效便利的需求。

2．3 大數據和云計算 從雅虎公司2005年提出Hadoop項目開始，數據管理模式的變革在潛移默化的發生;大數據概念與云計算的產生給信息時代帶來了新的生命。大數據(Big Data)是為了更經濟地從高頻率獲取的、大容量的、不同結構和類型的數據中獲取價值而設計的新一代架構和技術，具有數據體量大、數據類型繁多、價值密度高、處理速度快的特點［7］。云計算(Cloud Computing)的出現給信息產業帶來了巨大的商業價值和經濟價值，具有性價比超高的信息資源共享和管理功能，高效的數據存儲與處理能力。

地理國情信息是海量空間數據與非空間數據的集合，是地理國情監測機制直接數據來源和共享服務平臺提供服務的前提條件。在土地資源管理監測機制中引入“大數據和云技術”概念將顯著地提高管理效率和服務質量，推進信息化建設和經濟發展，具有改善公共服務，增進人民福祉，乃至保障國家安全方面的重大意義。

2．4 已有可用資源

2．4．1 已有的土地信息數據。隨著過去幾年國土資源信息化建設的穩步進行，全國國土資源信息化工作取得了明顯成效，先后提出了國土資源數據管理信息化的管理的規范和指導意見，出臺了《國土資源綜合監管平臺建設指南》為土地資源信息化指明了方向。同時，完成了全國國土資源“一張圖”本底數據庫，其中包括土地利用數據庫、地籍調查數據庫、土地變更數據庫等，為土地資源監測機制提供了良好的基礎信息數據，是建立土地資源信息數據庫的有力保障。

2．4．2 可利用的遙感數據。伴隨我國自主的民用高分辨率立體測繪衛星使用，例如資源三號、高分一號、資源一號等衛星國內有效數據覆蓋已經超過了750萬km2，部分省(市)實現了全覆蓋，高分辨率影像、高精度定位與高時效為基礎測繪、國土資源、農業、環境保護、災難監測等行業提供了有效的數據服務［8］。

2．4．3 已有的相關標準。信息數據的標準化是信息化建設的重要組成部分，從測繪地理信息事業開展以來，我國全面推進實施測繪地理信息標準化戰略，長期以來進行標準化一致性建設，已經初步形成了一套全面的測繪地理信息行業標準體系;根據中國測繪地理信息標準網統計查詢，截至2014年12月，我國現行的測繪地理信息標準為383項，其中測繪地理信息國家標準為169項，測繪地理信息行業標準214項［3］。這些標準在監測機制建設和應用中有的可直接參照或者借鑒。

3 地理國情監測體系構建思路

3．1 監測機制搭建思路 國土資源監測機制的搭建思路主要是整合數據庫系統和信息管理系統以及網絡服務平臺，以省(市)級為核心樞紐，建立串聯國家、省、市、縣、鄉5級的土地資源監管業務，包含決策發布、報批審批、指標監管、應急指揮、環境保護、災難監測、數據共享等服務于一體的綜合監管平臺。該平臺可推進國土管理部門對土地資源的管理和執法方式轉變，提高監管質量和效率。

3．2 共享服務平臺架構設計 土地資源管理的地理國情共享服務平臺架構主要分成4個部分:支撐層、數據層、服務層和業務應用層。其中支撐層主要包括硬件與軟件的支撐;數據層是整合所有數據并存儲管理的數據倉庫，包含元數據子庫、遙感影像子庫、地理信息基礎數據庫、土地資源專題數據庫和其他相關的數據等;服務層提供數據服務和功能服務;業務應用系統是面向土地業務管理功能，包括專業管理系統與通用型管理系統2種。

4 地理國情監測目前面臨的問題

土地資源作為地理國情監測的重要內容，在當前開展地理國情工作還面臨著某些方面的難題需要推進。

4．1 在測繪技術方面 地理國情監測是在測繪地理信息技術的支持下，對地理信息數據進行動態實時獲取、綜合統計分析評估處理并及時發布的系統機制。監測數據具有實時性強、準確性高、覆蓋范圍廣、監測測頻率密集的特點。因此，在開展地理國情監測工作時對測繪地理信息技術和地理信息服務相關方面提出了更高的要求。

4．2 規范與標準方面 地理國情監測標準化是監測工作順利開展的前提與基礎。地理國情監測在土地資源中同樣涉及監測對象和技術方案的規范化、成果服務分享標準化等需要進一步完善的土地資源專題的標準體系問題。

4．3 資金與協調工作 建設土地資源專題的地理國情監測是一個十分龐大和復雜的系統工程。需要涉及諸多行業領域、不同地區、不同部門的協調一致性，前期投入的財力物力比較大。

5 結語

土地被稱為“財富之母”，土地管理部門和土地資源管理研究者們一直在尋找對其高效合理利用的門徑。該研究描述了土地資源信息化管理的機制，分析了當前土地資源信息化管理的現實條件和可操作基礎，提出了建立以國家統籌決策為首腦，省級運作監管為心臟，市、縣、鄉(鎮)為執行操作手足的土地資源貫穿各級的土地管理業務的監管模式。目的是使土地資源能得到更科學、更有效、更直接的監管，同時為需求者提供權威、客觀、準確的信息服務。

建立一套系統的土地資源專題的監測機制，從目前情況看還有很多工作需要推進，如提高測繪地理信息技術，加強技術創新，完善地理信息服務功能，加快建立完整的土地資源管理的標準體系，加強統籌協調地理國情監測工作。

［1］李德仁，眭海剛，單杰．論地理國情監測的技術支持［J］．武漢大學學報:信息科學版，2012(5):505 －512．

［2］周星，阮于洲，貴德竹，等．關于建立地理國情長效機制的思考［J］．測繪科學，2014(4):46－49．

［3］張靜，兀偉，郭玉芳，等．國內外地理國情監測相關標準思考［J］．測繪與空間地理信息，2014(1):168－171．

［4］兀偉，鄧國慶，張靜，等．地理國情監測內容與分類體系探討［J］．測繪標準化，2012，28(4):10 －12．

［5］李建松．地理國情監測專業建設的實踐與思考［J］．地理空間信息，2014，12(3):5 －7．

［6］中國林業網．大數據的發展歷程:2005－2014［EB/OL］．http://www．forestry．gov．cn/portal/xxb/s/2519/content－709605．html．

［7］李永宏．大數據與云計算［J］．統計與管理，2013(6):114 －116．