GIS在农地整理土方计算及调配中的应用

李睿璞，卢新海，谷晓坤

（华中科技大学国土资源与不动产研究中心，湖北 武汉 430074）

1 引言

随着“3S”技术的集成与发展，空间信息技术已经与农地整理工程相结合，GIS技术已经大量应用于农地整理工程，在土方量的辅助计算上已有成功先例。柳长顺等在Arcview 3.2平台下建立农地整理的数字高程模型（DEM），通过拓扑相减获得整理区的土方量［1］；胡振琪等利用方格网（Grid）法，借助ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件，建立土方量计算模型，实现土方量的计算机辅助计算［2］；鲁成树等探讨了GIS技术支持下格网法在农地整理土方工程量计算和土方量矩阵调配的应用研究［3］，在上述研究中，土方调配的模式单一，方法复杂。本文以ArcGIS 9.2为平台，以湖北省枣阳市熊集镇土地整理项目为例，通过构建农地整理区规划前后的DEM，利用空间地图代数法，求解田块填、挖的土方量，将交替式定位—配置模型与农地整理的土方调配相结合，寻求调配方案，实现土地资源在空间内的合理、有效配置。图1展示了本文的技术路线流程。

图1 土方计算及调配的技术路线图Fig.1 Technical route of earthwork calculation and distribution

2 农地整理土方量的计算与调配

2.1 农地整理土方计算原理

通过DEM，运用栅格相减的计算方法实现平整田块土方量计算，其计算原理为二次积分求取体积。利用现状Gridc（格网）的高程与规划Gridp高程之差作为积分高度，以单位网格的面积为积分单元，再将开挖范围内的这些体积累加后即为所求田块的开挖量，其数学表达式如下：

式1中，H（x，y）为规划网格的高差；Gridc（x，y）为现状地表网格点高程；Gridp（x，y）为整理后地面网格点高程；V为田块累积开挖量。

2.2 基于GIS的土方量计算

（1）土地利用现状DEM的建立与检验。DEM一般可由离散高程点、遥感影像以及等高线来生成。以离散高程点生成不规则三角网（TIN），以连续三角面逼近地表，可在某一特定分辨率下用较少的空间表达复杂的表面。由于实测高程点数据存在测量误差，对精度有较大影响，所以TIN存在数据异常结点，需要人机交互式检查。通过TIN生成等高线文件L2，并叠加土地利用现状图中的等高线L1，观察L1与L2的重合程度。选择性地删除数据异常点，反复重建DEM，直到满足精度要求。

（2）农地整理规划DEM的构建。农地整理规划DEM是以土地利用现状DEM为基础，对其数据点的高程值进行修改后，再次建立的。遵循土地整理规划原则，并结合现场踏勘资料，以现状高程值和规划平整田块作为研究对象，通过已经构建的土地利用现状DEM采集高程点，采用散点法确定待平整田块的设计高程。依据设计高程对现状TIN模型上控制点高程值进行修改，重建TIN后，便得到农地整理规划设计DEM。

（3）基于GIS平台土方量的计算。为便于地图代数的计算与数据汇总，将矢量TIN转化为Grid［4-5］，在GIS中以体积相减的原理求得待平整地块的土方量。在ArcGIS 9.2平台下，将TIN转化为Grid，利用空间分析模块的栅格计算器（Raster Calculator）功能，完成拓扑相减，其运算结果以属性表形式加以存储，再以设计田块的编号为统计单元，从而得到待平整田块的土方量。

2.3 交替式定位—配置模型的计算原理［6-7］

交替式定位—配置原理为有随机m个供应点中选择P个为n个需求点服务；供给者根据最短加权距离分配给这些资源供给者，使得为n个需求点服务的总距离最小，并获得对应P个配置点的需求集合。

再求取每组资源配置集合中单个资源配置点的最佳位置（xj*，yj*）。将n个需求点分配到距离其最近的随机选择资源配置点上，划分配置区域；再计算每个子区域中的配置点的最优地址，即直线距离最短，这样每个供应点都位于其所服务的需求点中央。

比较随机产生的土方配置点与资源分配点直线距离的差别，如果差别明显，最佳配置点（xj*，yj*）为新配置点的位置，返回目标函数重新分配；否则计算终止，此时的结果为最佳位置点。

2.4 农地整理土方调配在GIS中的实现

把每个田块需要开挖和回填的土方量抽象为供给点与需求点，以点文件的形式标注于田块的重心。在ArcGIS 9.2的Workstation中调用Arc命令，找到Maptools工具，将抽象化的供给点与需求点调入系统，完成土方量点数据输入。在Maptools中运用Location-allocation命令，输入调配的直线距离，完成土方的自动调配。

3 应用分析

3.1 整理区规划前后DEM的构建

湖北省枣阳市熊集镇国家投资基本农田土地整理项目位于枣阳市城区南18km处，东经112°37′30″—112°41′15″，北纬31°58′20″—32°01′15″，图2为经ERDAS IMAMING裁剪后整理区2005年土地利用TM影像。收集到的基础数据有枣阳市1：10000土地利用现状图，项目区GPS高程点、TM影像以及现场踏勘报告。

以ArcGIS 9.2中ArcMap、ArcSence模块作为操作平台，利用3D Analyst工具箱对GPS高程点内插生成实验区的TIN，并拟合生成等高线，并观察拟合生成的等高线与原有等高线的重合程度，以判断DEM的构建精度（图3）。在此DEM上采集高程点，并查询高程值，通过散点法计算待平整田块的设计高程。依据设计高程对现状DEM数据结点的高程值进行修改，重建DEM模型后就得到了规划设计TIN（图4）。为避免TIN边界出现断裂线，在建立DEM时，首先将DEM趋势面的建立范围大于实验区边界，再将实验区的边界线文件转化为面文件进行切割，除去范围以外的部分。

3.2 整理区土方量的计算

在ArcMap的3D功能模块中选择covert TIN to Raster功能，将规划设计TIN与土地利用现状TIN转化为Grid，并进行相减运算。ArcGIS 9.2空间分析模块栅格计算器将现状Grid模型减去规划设计后的Grid模型，得到待平整的田块29块。

以整理区的田块图斑为基础，使用Spatial Analyst工具箱中Zonal Statistics工具按照田块求和得到每个田块内的土方量，而GIS系统将以属性表的形式，实现田块编号、土方量等属性值与图形的自动连接。整个区域，需要开挖土方435120.86m3，需要回填土方307809.00m3，其结果如图5与表1所示。

表1 实验区土方量统计表Tab.1 Statistical table of earthwork quantities in experimental area

3.3 土方资源调配的实现

将需要开挖的土方抽象为供给点，回填的土方当作需求点，并标注于待平整田块的重心位置。参照土地整理预算定额中人工装机运土的定额子目，其运输单位均控制在500m以内，并且以百米为间隔，为实现调用客土时的直线运距最短，所以选择500m、300m、200m、100m的调配距离，其调配结果如图6所示。经过GIS计算后实际得供给点、有效供给点、需求点的个数等信息在GIS的属性计算中完成，并给出运算结果，如表2所示。模式三（图6）的调配方案不仅有效供给点最多，而且从直线调配距离最短的角度来看，200m的运输路程也相对较短，所以选择该模式为项目区土地平整土方调配方案。

图6 土方调配方案图（模式三）Fig.6 Earthwork distribution scheme（PatternⅢ）

4 结论与讨论

文章通过高程点建立规划整理区的DEM模型，运用地图代数栅格相减原理，实现了土方量的计算。将交替式定位—配置模型与农地整理土方调配结合，以GIS的网络分析功能，完成了土方的调配与方案优化。需要进一步研究的问题：（1）基础数据的精度是实现土方计算与调配的基础，如何便捷、高效检验DEM精度是需要进一步完善的内容。（2）农地整理土方调配尽量要做到填挖平衡以减少土石方倒运，需要与全场调配相协调，以避免任意填挖破坏全局平衡，但此类协调度在GIS中还未体现，只能考虑土方的全场配置，而忽略了内部平衡。（3）在土方配置时未考虑车辆运行的实际路线，土方调配不会简单地从一个田块的中心到另一个田块的中心，未来可以在道路系统网络中，设置道路结点，建立农地整理区土方调运的网络路线图，再依据新的调配模型完成资源的合理配置。

表2 土方调配模式表Tab.2 Pattern List of earthwork distribution

（References）：

［1］柳长顺，杜丽娟.Arcview在土地整理项目土方量计算中的运用［J］.农业工程学报，2003，3（2）：224-227.

［2］胡振琪，高永光，李江新，等.ERDAS在土地整理土方量计算中的运用［J］.中国土地科学，2006，20（1）：50-54.

［3］鲁成树，吴次芳，汪峰.农地整理土方工程量计算及调配中地理信息系统的应用［J］.农业工程学报，2003，19（6）：289-292.

［4］李志林，朱庆.数字高程模型［M］.湖北：武汉大学出版社，2003：28-30.

［5］陈家赢.基于虚拟地理环境三维可视化模型的农用地土地整理规划设计［D］.武汉：华中农业大学，2007.

［6］黎夏，刘凯.GIS与空间分析——原理与方法［M］.北京：科学技术出版社，2006：68-75.

［7］刘耀林.地理信息系统［M］.北京：中国农业出版社，2004：142-143.