基于大數據驅動的土地資源動態監測與精準管理模型構建

關鍵詞：大數據技術；土地資源管理；動態監測；精準管理

中圖分類號：F301.2；P208 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500(2025)07-0054-03

DOI: 10.3969/j.issn.1008-9500.2025.07.015

Construction of Dynamic Monitoring and Precise Management Model of Land Resources Driven by Big Data

YANGFeng (Gansu Fangjia Real Estate EvaluationConsulting Co.，Ltd.，Lanzhou 73Oo3O，China)

Abstract:Theapplicationof bigdata technology is explored in dynamic monitoringand precise managementof land resources，and the comprehensive model construction plan is proposed.It covers the technical processes from data acquisition，processing tospatialanalysisanddelves intotherequirementsandarchitecturedesign forvisualization technologyand precision management.Through specific project practice，demonstratethe practicalapplication process and effctivenessof dynamic monitoringand managementof land resources driven bybigdata.Research has shown that methods basedonbig datacanefectively improve theaccuracyand eficiencyof landresource management，providing strong technical support for the sustainable use of land resources.

Keywords: big data technology;land resource management;dynamic monitoring;precise management

隨著城市化進程的加速，土地資源的合理利用和管理成為保障社會經濟可持續發展的重要基礎[1]。然而，面對復雜多變的土地信息，傳統的國土資源管理模式很難實現動態監控與精準調控。近年來，隨著大數據技術的飛速發展，土地資源管理面臨前所未有的挑戰。有必要以大數據驅動的土地資源動態監測系統為基礎，對海量土地信息進行實時收集、分析和處理，并結合數據挖掘和智能分析技術，提高土地利用效率和管理精度。

1大數據技術概述

大數據技術指的是利用先進的技術手段，收集、儲存、處理和分析海量、復雜、多樣的數據，從中提取有價值的信息和知識。隨著信息技術的飛速發展，數據呈現出快速增長、種類繁多、復雜度高等特征，傳統數據處理技術已很難應對這一挑戰。大數據技術利用分布式存儲、并行計算、數據挖掘、機器學習等方法，能夠對海量數據進行高效處理，從中發現潛在的規律與趨勢[2-3]。該方法的核心價值是能夠從數據中挖掘出關聯關系，為決策提供科學依據。大數據在金融、醫療、城市管理和環境監控等領域有著廣泛的應用，通過實時監控與精確分析，提升各行各業的運行效率與決策水平。同時，隨著人工智能與云計算技術的融合，大數據應用場景越來越廣，成為推動社會經濟發展、實現數字化轉型的有力支撐。

2大數據驅動的土地資源動態監測模型構建

2.1土地資源動態監測模型設計

土地資源動態監測模型設計的核心目標是實現對土地資源狀態的實時感知、動態更新與精確預測。通過將多源數據（遙感、土地利用、地理信息系統等）有機地融合起來，實現對土地利用變化的動態監測。模型設計采用時間序列和空間分布分析相結合的方法。在時間序列建模方面，利用ARIMA模型，采用式（1）對土地變化趨勢進行預測。該模型可對土地資源的動態變化進行有效監測，并為未來變化趨勢提供預測依據。

X_t=α+β₁X_t-1+β₂X_t-2+?+β_pX_t-p+ε_t

式中： X_t 為時間 t 的土地資源指標； α 為常數項；β₁，β₂，?，β_p 為ARIMA模型的參數； E_t 為誤差項； p 為自回歸項的階數。

2.2數據獲取與處理模型

數據獲取與處理是土地資源動態監測的基礎。土地資源監測需要從多個傳感器獲取數據，包括衛星遙感、無人機圖像和地面監測設備等。在數據采集過程中，為了保證數據的準確性和時效性，要對各種數據進行有效的集成和處理[4-5]。在數據處理模式方面，通過數據清洗和特征選取2個步驟，建立能夠有效處理數據不完備和冗余的數據融合模型。數據清洗主要包括離群處理、缺項填充和去重3個方面。特征選擇方面，根據式（2）計算信息增益，利用信息增益算法提取關鍵特征。該模型能夠有效減少數據維度，提升后續分析的效率和精度。

式中： IG(D，A) 為數據集 D 、特征 A 的信息增益；H(D) 為數據集 D 的熵； D_ν 表示特征 A 的取值為 V 的子集； |D| 、 D_?V 分別為數據集 D 和子集 D_ν 的大小；H(D_ν) 為子集 D_ν 的熵。

2.3空間數據分析與處理模型

土地資源監測涉及海量空間數據的分析和處理，特別是土地利用類型變化、土地污染等問題的識別，其中空間分析技術的應用尤為重要。常用的空間分析方法有空間內插法、緩沖區法和空間回歸法。利用克里金插值等空間插值方法，可以對未知位置的土地屬性進行預測。克里金插值模型基于空間數據的自相關性進行預測，如式（3）所示。空間回歸分析可以應用于土地資源變化的驅動因素分析，通過建立空間回歸模型揭示空間變量與土地資源變化的關系。空間回歸模型的一種常見形式是地理加權回歸模型，如式（4）所示。

式中： Z(x) 為待預測點 x 的值； u 為數據的均值；λ_i 為權重系數； Z(x_i) 為已知位置 x_i 處的觀測值； Y_i 為位置 i 處的觀測值； β₀(u_i，ν_i) 為截距項； β_j(u_i，ν_i) 為回歸系數； X_ij 為自變量； ε_i 為隨機誤差項。

3大數據驅動的土地資源精準管理模型構建

3.1精準管理模型需求分析

土地資源精細化管理的核心要求是全面把握土地利用現狀，開展動態監測和預測分析，科學配置土地資源。第一，要準確把握各地塊的使用狀況、變化趨勢及潛在價值，根據實際需要，對土地政策與開發計劃進行適當的調整。第二，精確的土地管理要求實時監控土地變化，根據變化規律進行預警預報。精細化管理模式需要對不同地域、不同類型用地進行分類管理，并為其提供個性化配置策略。

3.2精準管理模型架構設計

精準管理模型的架構設計需要基于大數據技術的特點，結合土地資源管理的實際需求，形成高效、可擴展且易于操作的整體解決方案。該模型通常由數據層、分析層、決策層和展示層4部分組成。數據層是模型的基礎，主要包括來自不同來源的數據集成和存儲模塊。土地資源的相關數據通常來源于衛星遙感、地理信息系統、無人機影像、地面傳感器等渠道，這些數據在通過數據清洗、整合后形成統一的數據平臺。數據層的設計必須確保數據的高質量、高可靠性，并能夠實時更新，以支撐后續的分析與決策。

4基于大數據驅動的土地資源動態監測與精準管理的實踐應用

涇川縣劉李河水庫工程（淹沒區）耕地進出平衡方案旨在通過科學合理的土地資源配置，確保項目實施過程中耕地數量不減少、質量不下降、布局穩定。該工程位于涇川縣玉都鎮境內的劉李河上，壩址距離玉都鎮約 10km ，覆蓋6.04萬人口的生活供水需求，并解決當地農業灌溉用水問題。2020年國土變更調查數據庫顯示，本項目涉及的耕地轉出面積為17.0278hm² ，而耕地轉入面積則達到 18.786 3hm² ，表明在保障項目用地的同時，實現耕地的凈增長。耕地轉出情況分析結果如表1所示。

4.1具體應用過程

為了實現土地資源的有效管理和保護，該項目利用包括第二次全國土地調查、第三次全國國土調查在內的多項數據源，結合土壤普查、兩區劃定、土地整治規劃及生態環境保護規劃等資料信息。具體而言，在確定補充耕地位置和規模時，綜合考量區位條件、交通便利性以及實施難度等因素。例如，通過對玉都鎮太陽墩村5個地塊（編號ZJ-001至編號ZJ-005）的現狀分析，發現這些地塊原為果園，總面積達到 19.7750hm² ，具有較高的復墾潛力，最終確定復墾耕地面積為 18.786 3hm² 。其中，ZJ-001地塊面積為 5.4268hm² ，復墾潛力較大，復墾后可提供優質耕地 5.1555hm² 。

4.2 應用效果分析

從數據上看，涇川縣劉李河水庫工程不僅沒有減少耕地總量，反而增加耕地面積，這得益于精準的土地資源管理和大數據技術的應用。據統計，本項目中耕地轉進面積超出轉出面積 1.7585hm² ，這一成果直接反映大數據驅動下的土地資源動態監測與精準管理策略的成功實施。另外，詳細調查發現，ZJ-001地塊耕層厚度在 60cm 以上，交通便利，利于后續耕作，確保耕地質量穩定。從生態環境角度看，該項目避免占用重要生態功能區（如永久基本農田、自然保護區），體現生態保護優先原則。

5結論

隨著數據規模的不斷增長和技術環境的不斷變化，人們對數據安全性、隱私保護及算法優化提出更高的要求。本文通過構建大數據驅動的土地資源動態監測與精準管理模型，實現從數據獲取、處理到空間分析及可視化的全鏈條技術整合，為土地資源的高效管理提供新的解決方案。研究結果表明，該模型不僅可以提高土地資源監測的精度與實時性，而且可以提高管理決策的科學性與針對性，對促進土地資源可持續利用具有重要意義。

參考文獻

1義白璐.土地資源動態監測研究進展與展望[J].吉林農業，2018（22）：39.

2 鄭波.內外業一體化的土地資源動態監測系統的研究與設計[J].山西建筑，2018（13）：

250-252.

3 司炳新.土地管理業務全要素關鍵領域模型構建與應用[J].科技資訊，2018（12）：241-243.

4 沈利強，羅平，羅婷文.深圳市土地利用計劃流量管理模型研究[J].國土資源科技管理，2014(5）:120-126.

5 王嘉慧，李畫.快速城鎮化地域土地資源動態監測研究[J].科技視界，2014（19）：24.