國土空間規劃監測評估預警關鍵技術研究及應用*

劉禹麒，鐘鎮濤，周廣明，王強吉，張鴻輝,3，羅偉玲

(1.廣東國地規劃科技股份有限公司，廣東廣州510650；2.新疆維吾爾自治區國土空間規劃研究中心，新疆烏魯木齊830002；3.湖南師范大學地理科學學院，湖南長沙410081)

國土空間承載著一切人類生存、生產、生活的物質基礎和行為活動，是人類社會發展的重要場所。改革開放以來，中國的城鄉經濟飛速發展，城市面貌日新月異，而粗放的空間利用形式也導致了土地退化、環境污染、生態破壞等問題，這對國家治理體系與治理能力提出了巨大的挑戰[1]。《中共中央國務院關于建立國土空間規劃并監督實施的若干意見》（中發〔2019〕18號）明確要求開展國土空間規劃動態監測評估預警，為實現可感知、能學習、善治理、自適應的智慧規劃提供基礎。國土空間規劃監測評估預警是指通過信息化技術手段以及配套的監管機制，對空間規劃實施過程進行動態監測、及時預警和定期評估，從而約束國土空間開發利用行為、保護國土空間安全。在生態文明新時代建設背景下，開展國土空間規劃監測評估預警既是時代發展的必然要求，也是空間規劃轉型的必經之路。

盡管國土空間規劃監測評估預警仍屬于新生事物，但社會各界在監測評估預警技術方面早已有一定探索與實踐。在監測技術方面，基于遙感的土地覆蓋監測一直是熱點研究問題，如宮鵬、劉小平等人分別制作了長時間序列的10 m土地覆蓋數據集與全球30 m城市用地數據，為國土空間規劃中的土地利用變化趨勢監測提供了很好的參考依據[2]。在國土空間評估方面，利用大數據方法來進行城市運行狀態與空間結構的研究是當前的主流趨勢，諸如利用手機信令、百度地圖、騰訊街景等評估人口活動特征、城市建成環境、街道綠化水平等[3-4]。對于國土空間預警，近幾年飛速發展的神經網絡、深度學習技術已初步顯露出應用成效，阿里巴巴、百度等互聯網公司分別推出了如“城市大腦”、“百度大腦”等AI平臺[5]，推進AI 技術在城市精細化治理中的應用。各類研究與實踐對監測評估預警技術發展起到一定推進作用，但面對當前復雜環境下國土空間全要素、全周期監督監管需求，傳統監測評估預警方法還是存在諸多不足，例如監測手段單一、效率低下；評估要素孤立、周期局限；預警對象靜態、缺乏預判等，難以滿足國土空間規劃動態監測、定期評估、及時預警的需要。

為了響應國家建立國土空間規劃監測評估預警機制的重大需求，本文研究形成國土空間規劃監測評估預警技術創新以及技術成果應用實踐，以期為國土空間規劃監測評估預警工作提供借鑒。

1 主要技術創新

國土空間規劃監測評估預警是對國土空間規劃實施有效監管的手段，既要實現高精度的國土空間要素監測，也要開展全面的規劃實施評估，在此基礎上，對違反國土空間保護、開發、利用的行為進行及時監管。然而當前在監測評估預警中還存在以下三方面難點：(1)國土空間規劃過程中，基礎地理空間數據獲取所面臨的信息變化動態感知能力匱乏、數據獲取與信息重構效率低下；(2)國土空間規劃實施中開發利用行為和城市發展過程評價中難以有效兼顧空間變化和人類活動以及自然環境的相關作用；(3)國土空間規劃底線預警方面，目前常見的監管手段主要還在問題發現層面，即通過對地表覆蓋變化監測識別提取建設用地變化情況，屬于事后監管，無法對可能的違法或突破底線的行為提前預判進而實現及時預警。

針對上述三大問題，試圖通過創新國土空間規劃監測評估預警技術體系而得以解決。實現的關鍵技術創新包括：（1）提出融合多源多尺度數據的國土空間信息動態感知與快速識別技術，實現大范圍復雜地理環境下建筑物、道路網和土地利用信息等多要素目標的智能監測；（2）提出耦合人類活動和自然環境作用綜合評價方法，為空間發展過程的監測評估提供有效路徑，智能分析揭示國土空間演變的復雜規律；（3）構建基于深度學習的模擬預測模型，提高對多元影響因素相互作用的表達和模擬能力，實現對影響底線要素開發利用行為的及時預警。技術創新總體思路如圖1所示。

圖1 技術創新總體思路Fig.1 General technical innovation approach

1.1 融合多源大數據的空間信息動態感知與快速識別技術

針對快速城鎮化建設過程中，基礎地理空間數據獲取所面臨的信息變化動態感知能力匱乏、數據獲取與信息重構效率低下等諸多問題，提出融合多源數據的國土空間目標動態感知與快速識別技術，實現大范圍復雜地理環境多要素目標的快速監測。例如：傳統的建筑物輪廓提取方法存在明顯的“椒鹽現象”，而且無法準確提取不同尺度的建筑物輪廓。為此，提出了一種新的全卷積神經網絡模型(SRI-Net)，該模型通過SRI 模塊學習和聚合多尺度上下文信息，以適應于不同尺度建筑物的提取，同時利用“編碼器-解碼器”的網絡結構逐級融合多層次的語義特征，恢復空間細節信息，保留建筑物輪廓的形態等細節信息。通過在Inria 和WHU-I 航攝建筑物分割數據集上與傳統的全卷積語義分割模型進行對比，結果表明SR-Net 能夠在保留整體和局部形態特征的同時準確地檢測易被漏分的大型建筑和細小建筑，顯著提高像素級的建筑物識別精度，可以支撐城市建筑群的高精度提取[6]。

1.2 耦合人類活動和自然環境的綜合評價技術

城市發展與國土空間開發利用過程是各類主體的行為體現，現有的評價方法難以有效兼顧空間變化和人類活動以及自然環境的相關作用。本研究提出耦合人類活動和自然環境作用綜合評價方法，為空間發展過程監測評估提供有效路徑，智能分析揭示國土空間演變的復雜規律。例如：針對當前大多數土地利用模擬技術主要專注于城市/非城市二元框架下的用地模擬，對于人類活動與自然土地多元相互作用的表達和模擬能力較為薄弱的問題，提出了一種耦合人類活動和自然作用的多類土地利用變化預測模型(FLUS模型)，將“自頂向下”的系統動力學模型(SD)和“自底向上”的元胞自動機(CA)模型進行緊密耦合，利用一種自適應慣性競爭機制，處理不同土地利用類型之間的復雜競爭關系和相互作用[7]。該模型支持并行計算和空間分異的土地利用轉換規則，可以滿足大區域土地利用動態模擬的需求，而且能夠揭示和深刻理解城市演化過程中的非線性、自組織和涌現性等復雜規律和現象[8]。

1.3 基于深度學習的國土空間模擬預測技術

面向國土空間規劃強化底線約束要求，對于管控底線及環境底線要素的精確合理預測是關鍵。通過融合深度學習技術的綜合模型，構建基于深度學習的國土空間模擬預測模型，提高對多元影響因素相互作用的表達和模擬能力，可支持國土空間底線要素及時預警。

國土空間規劃實施過程中，非法用地以及生態控制線及時預警都是重要內容。針對預警因素較復雜和具有不確定性，本研究提出一種將元胞自動機(CA)與人工神經網絡(ANN)相結合的地理模擬模型，用于預警非法開發所造成的生態風險。通過對城市發展模擬與生態控制線的實驗分析發現，該綜合模型與CA 或ANN 的單一模型相比，能使缺失報警與所有報警的比率分別提高65.48%和5.17%，證明比單一模型方法具有更好的預警性能，為描述和預測高度非線性、碎片化的非法開發提供強有力的工具[9]。

2 成果應用服務

研究成果在支撐國土空間規劃監測評估預警實施路徑的前提下，不僅提高了各地監測評估預警工作效率，同時也產生了顯著的社會經濟效益，以下為部分成果應用案例。

2.1 動態監測：基于GRRNet模型的城市建筑物信息提取

城市建筑物信息在三維城市建模、城市擴張分析、環境調查等方面具有重要應用，也是國土空間變化監測的主要要素之一，因而高精度的建筑物信息識別與提取意義重大。研究提出的端到端門控殘差優化網絡(GRRNet 模型)，可結合高分辨率航空影像和激光雷達點云數據，實現建筑物信息提取。在對廣東省某地區城市建筑物提取中，GRRNet 模型表現良好，可識別出絕大部分研究區內建筑物信息，建筑物輪廓提取總體精度達到95%以上，表明該模型具有巨大的應用潛力，可以輔助高效開展國土空間規劃實施中違法建設用地監測，為國土空間規劃動態監測提供可靠的決策依據，如圖2所示。

圖2 建筑物提取結果Fig.2 Extraction results of buildings

2.2 精準評估：基于多源大數據的公服設施可達性評估

公服設施可達性評估常用于衡量城市公共資源(如城市公園綠地、學校、醫院、消防設施等)配置均衡性與公平性，是優化城市空間布局的重要參考依據。研究提出了一種以高斯兩部移動搜索法為核心，耦合POI、手機信令、交通路網等多源大數據的公服設施可達性分析方法。該評估成果對于支撐城市空間要素配置、城市規劃決策起到了良好的作用，體現出通過多源大數據挖掘城市空間發展的隱含規律，輔助國土空間規劃現狀評估、實施評估等的重要性，如圖3所示。

圖3 公服設施可達性評估結果Fig.3 Accessibility evaluation results of public service facilities

2.3 及時預警：耦合modified-ACO 與Multi-Model模型的生態保護紅線預警

生態保護紅線是保障城市基本生態安全，維護生態系統的科學性、完整性和連續性的管控底線。本研究通過結合遙感、GIS 和蟻群智能算法(ACO)等技術方法，提出改進的蟻群智能算法(modified-ACO)，劃定了研究區域生態保護紅線，并進一步建立Multi-Model 模型，對土地利用格局進行轉換規則挖掘，模擬該地區未來城市格局，并與城市生態保護紅線進行疊加分析，獲取可能被占用的生態保護紅線用地，進行預警分析，“防患于未然”，大大提高了國土空間規劃預警的主動性和及時性，如圖4所示。

圖4 生態保護紅線內違法用地預警結果Fig.4 Early warning results of illegal land use within the red line for ecological protection

3 結語

本研究創新建立了融合多源多維度多因素監測評估預警技術體系，為國土空間規劃動態監測、精準評估與及時預警帶來高效、智能的技術支撐。研究成果一方面提高了規劃監督監管工作的效率和質量，提升了規劃輔助決策能力。另一方面，為建立監測評估預警機制、提升國土空間治理能力提供了支撐。未來，首先，隨著物聯網、5G 等新一代信息技術所具備的信息實時感知、即時響應、智能分析等技術能力突破，為將來構建多維立體的國土空間監測網提供了更好的支撐環境。其次，隨著數字孿生城市建設的推進，需要充分利用三維GIS 與仿真模擬技術，全面實現國土空間三維立體全方位精細化監測預警。