探討大數據在測繪地理信息方面的運用

殷家林， 湯陽城， 陳偉， 李康發， 王東生

（1. 湖北省國土測繪院；2. 湖北天地云地信科技集團有限公司）

1 引言

國土資源是國家及其居民賴以生存的物質基礎，是區域內寶貴的自然資源，涵蓋了土地、礦藏、水源等諸多要素，對國土資源進行調查，可以全面精準地掌握區域范圍內的自然資源空間分布狀況以及儲量、品質等詳細屬性特征，加強國土資源的統籌調控與科學規劃利用，提高國土資源利用與管理成效。測繪地理信息技術是國土資源調查、利用與管理中的核心技術，利用測繪技術、遙感影像技術、無人機傾斜攝影技術等快速、精準地采集與獲取大面積、精細化的國土資源信息，呈現出“多樣性、高速性、數據量大、真實性”等大數據特征[1]。利用地理信息系統技術對國土資源信息進行處理、整合，結合不同場景進行深度應用，進一步拓展國土資源的應用層次與水平。在現行測繪地理信息技術下，國土資源調查大數據體量龐大，國土資源管理時存在標準不統一、體系不完善、應用分析不深入等問題，需深入研究測繪地理信息技術下國土資源調查大數據的采集、處理、管理、利用等應用，切實提高大數據技術在國土資源管理中的應用水平。

2 國土資源調查與管理中存在的問題

2.1 管理標準不統一

國土資源涵蓋了土地、礦產、水資源等自然資源，其在空間上呈現出明顯的連續性、異質性與區域性。國土資源調查與管理通常按照行政區劃或自然單元分片實施，相關國土資源信息涉及多個部門、多個單位，導致國土資源的采集標準、處理要求、整合模式等不一致，影響國土資源組織與管理的規范性[2]。當前國土資源調查與大數據管理缺乏統一的標準規范，國土資源調查任務分解多采用區域并行開展的模式，衍生出了大量的多源異構數據，或采集時頻不同，或空間數據組織方式不同，或坐標體系不同，或調查比例尺與精度不同等，上述問題均導致國土資源信息統籌管理時存在融合度低、共享難度大、信息孤島現象明顯等問題。

2.2 管理體系不完善

國土資源調查與管理體系應體現在數據采集、數據處理、數據整合、數據應用等多個方面，但當前國土資源管理體系不完善，更多側重于數據外業采集層面，內業處理的自動化與規范化存在諸多不足。如不少地方部門的國土資源信息內部接邊檢查與拓撲矛盾處理仍需要大量的人工處理；數據采集的精度與準確性缺乏嚴格的階段性檢驗與把控，導致不同片區采集與處理的國土資源信息質量參差不齊；國土資源調查結果的坐標轉換參數設計不合理，導致空間數據坐標轉換存在位置偏差[3]。

2.3 應用分析不深入

國土資源調查結果的深層次應用可助力城鄉規劃、水土資源調配、礦產資源開采等向科學化、合理化方向發展。當前在國土資源調查基礎上的國土資源管理應用較為淺顯，側重于對不同土地利用類型的面積進行統計，對國土資源信息的空間分異特征進行分析，并以專題圖或統計表等形式輸出國土資源應用分析結果，而在土壤污染分布研究與防治、生態修復、地質三維模型構建、城市擴展研究等方面應用不夠，所提供的技術服務、專題圖、統計表也較少。

3 大數據技術在國土資源管理中的應用

3.1 國土資源調查

3.1.1 數據采集

國土資源調查是指對目標區域內的土地、礦產、水源等自然資源進行全面、精準調查，全方位收集并形成國土資源數據集。國土資源數據集涵蓋了不同類型國土資源的空間數據與屬性數據，其中空間數據包括國土資源的地理位置、空間分布、空間拓撲關系等，屬性數據包括國土資源的類別、面積、用途等。國土資源信息采集時，應充分利用現代信息技術如大數據技術、遙感影像技術、無人機攝影技術等快速、準確、全面地采集國土資源信息，如利用無人機攝影測量技術對目標區域地表進行攝影成像，通過控制點布設、航線規劃與無人機飛行獲得目標區域的點云數據，經點云數據處理后生成目標區域的數字高程模型；利用遙感影像技術對目標區域進行成像，獲得目標區域的遙感影像數據，直觀可視化表達目標區域的地物空間分布信息與地物類型信息[4]。在統一的數據采集標準下，通過大數據與測繪地理信息的深度融合，實現國土資源調查數據的持續更新與動態監測，及時反映國土資源變化趨勢，為國土資源管理提供動態、多元、海量的調查數據。

3.1.2 數據處理與整合

通過國土資源調查數據的規范化、標準化處理，可實現各級部門、各研究機構采集數據的科學整合與高效共享，有效避免信息孤島與重復調查，切實提高國土資源調查效率與管理利用成本。在統一的數據采集標準下，國土資源調查結果的質量相對較高，但仍需對調查數據進行嚴格的內業處理。國土資源調查結果主要包括空間數據（非結構化數據）、屬性數據（結構化數據）、視頻圖像數據（非結構化數據）等，在數據預處理時，需根據數據結構的不同進行國土資源信息分類，構建不同類型國土資源數據集。例如，在土地資源調查時，對調查草圖的主要道路、水系以及與宗地四至相關的居民點和承包地宗地進行矢量化，生成數字線劃圖，并對宗地進行編號上圖。對外業調查底圖進行矢量化后將外業調查電子表格導入軟件排錯，對底圖上出現的錯誤，包括外業編號重號以及漏編等錯誤由該圖作業人員親自配合內業人員改正。例如，通過監督分類或非監督分類等方法將目標區域的遙感影像進行分類，形成草地、耕地、林地、建筑用地、未利用土地等不同類別的數據集，其中可利用機器學習、深度學習、人工智能等技術對遙感影像不同類別的土地利用進行高精度分類，提高地物判別的準確性。在數據整合時，需要將處理后的調查結果進行系統化合并，如將不同調查組采集的數據通過圖像拼接等方式進行整合，統計人員對不同時期采集的數據進行差異化對比與整合等，為后續國土資源數據利用與分析奠定基礎。

3.2 國土資源管理平臺建設

3.2.1 云平臺建設

國土資源管理云平臺高度集成國土資源調查結果，為國土資源管理應用提供數據服務與技術服務。國土資源管理云平臺通常包括三個層，分別為基礎層、平臺層、應用層，其中基礎層為硬件層，包括服務器、存儲器等設備設施，用于安全存儲國土資源大數據、支持國土資源大數據的高性能分析應用；平臺層用于開發國土資源管理利用的各項功能模塊，如緩沖區分析、空間疊置分析、專題圖制作、數據編輯等；應用層則面向不同的用戶設置個性化的功能使用權限，以便用戶根據自身權限調取相應范圍內的國土資源數據并進行深度應用分析。國土資源管理云平臺是國土資源大數據管理的重要軟件平臺，其通過對海量、多源、異構國土資源大數據的高效組織、快速存取、高性能分析，有力地支持城鄉規劃、土地資源保護等應用。

3.2.2 安全體系建設

國土資源管理云平臺通過訪問權限設置、數據加密等措施構建國土資源調查數據的安全防護管理體系，確保國土資源調查數據在可控范圍內開放與共享，有效降低國土資源調查數據的泄露風險。

3.3 國土資源管理應用

3.3.1 高性能分析

國土資源調查結果具有多樣性、高速性、數據量大、真實性等特征，國土資源管理應用的高性能分析有賴于計算環境性能的提升。在數據組織與管理方面，國土資源管理平臺利用空間數據庫、分布式文件系統等對國土資源調查中的結構化數據與非結構化數據進行管理，提高數據的讀取與存入效率。在國土資源數據應用分析方面，國土資源管理云平臺結合地理信息系統技術，能夠進行土壤數據的空間分析，實現土壤質量和分布的精確展示，有利于決策者對土壤資源進行更加精細的規劃與管理；國土資源管理云平臺可以通過數據可視化、模型預測等方式，為政府部門和決策者提供決策支持工具，幫助其深入理解土壤狀況、分析土壤問題，制定科學的土壤保護與管理策略。國土資源管理平臺利用集群計算技術、分布式計算技術、云計算技術等動態分配服務器的計算資源，提高國土資源數據分析效率。

3.3.2 圖表可視化

大數據可視化技術將海量、復雜的數據以圖形化顯示的方式表達，便于用戶更為直觀、清晰地理解數據中的含義與關系。大數據可視化技術支持多樣化的圖表表達方式，如柱狀圖、餅圖、雷達圖、散點圖、熱力圖等，將大數據可視化技術應用到國土資源數據管理利用中，可進一步豐富國土資源數據挖掘分析的可視化表達能力。如在土地資源管理時，可通過柱狀圖表達不同行政單元的可利用土地資源量，可通過折線圖反映土地利用變化情況，可通過熱力圖反映特定土地利用類型的集中程度等。當前市面上有著大量的大數據可視化開發框架，大多開源且可免費使用，可將其集成至國土資源數據管理云平臺中，支持多樣化的國土資源數據可視化表達方式。

3.3.3 快速統計

匯總統計是國土調查成果分析應用、信息挖掘的重要內容。采用行政村為最小統計單元，以地類劃分的最小粒度為最小統計尺度，從這兩個維度疊加匯總時空數據，形成調查成果最小統計單元的統計基礎表，基礎統計表包括標準統計基礎表及疊加基礎表。以統計基礎表為上游統計數據，按照不同場景需求，構建省市縣鄉村五級行政區的統計視圖，運用FineReport 等數據分析工具配置統計報表模板，實現批量的快速統計分析。對于統計結果四舍五入產生的誤差，依據面積統計單位與控制面積進行平差處理，按照最小可調數值進行誤差調整，保證各區縣最終統計面積和原始控制面積的一致性。

4 結語

國土資源調查與管理涉及計算機技術、遙感影像技術、測繪地理信息技術等，技術的革新與應用使得國土資源調查精度與智能化水平得以提高，國土資源調查與管理的相關生產部門應充分融合大數據技術與現行技術，為土地資源優化配置提供重要的國土資源數據。