贵州某市地理国情与国土调查数据的整合试验研究

刘婵娟

摘要：厘清“国土三调”中“工作分类”与地理国情监测中“内容与指标”之间的关系，重新定义地理国情监测的分类体系，对开展自然资源调查监测工作至关重要。本文从地理国情监测在自然资源调查监测的应用出发，通过对地理国情监测数据与国土调查数据进行对比分析，从理论层面构建两种分类体系的对应关系，再从实践层面进行数据整合试验并分析差异原因，最后提出衔接国土资源等自然资源调查的地理国情优化建议。

关键词：地理国情监测 国土调查 数据整合 试验

Experimental Study on the Integration of Geographical Conditions and Land Survey Data of a City in Guizhou Province

LIU Chanjuan

（Guizhou Qianmei Institute of Surveying and Mapping， Guiyang， Guizhou Province， 550000 China）

Abstract： It is very important to clarify the relationship between the "work classification" in the "three land adjustment" and the "content and index" in the geographical national condition monitoring， and redefine the classification system of geographical national condition monitoring， so as to carry out the investigation and monitoring of natural resources. Starting from the application of geographical national condition monitoring in the investigation and monitoring of natural resources， this paper analyzes the geographical national condition monitoring data and the land survey data Finally， the paper puts forward some suggestions on the optimization of geographical conditions to link up the land resources and other natural resources survey.

Key Words： Geographic condition monitoring; Land survey; Data integration; Experiment

1 數据来源与研究方法

本文选取贵州某市城乡结合部区域为试验对象，试验区内建设用地与农用地、未利用地等非建设用地的面积比约为1∶1，包含一定规模的镇、乡和村庄建设用地，除盐碱地表、沙质地表等个别地类缺失外，其余地类均有涉及，两类数据反映出较为复杂的城乡用地情况，对于两类数据的对比分析具有典型代表性^[1]。由于试验区内水体资源丰富多样，但反映常水位水面的地表覆盖分类中水域数据较为粗糙且缺失明显，而地理国情要素中水域要素不仅反映高水位水面且相对细致全面，故采用地理国情要素中水域要素数据与国土调查数据进行对比试验。在两类数据衔接试验后，采用2019年高分辨率遥感影像进行检验核查，分析两类数据的一致性以及造成数据差异的原因。本文研究方法的技术流程如图1所示。

1.1 构建分类体系对应关系

通过对地理国情监测数据与国土调查数据所依据的两种分类体系进行分析，依照“定义相近、最小细分、逐级合并”原则，以土地利用现状分类为基准，将地理国情不同地类重新对应其中，建立两种分类标准的对应关系^[2]。“定义相近”是以各类别的实际含义为基础，根据各定义内容和采集要求进行类别归并;“最小细分”是将所有类别的对应关系都划分到最小类别从而建立对应关系，如在地理国情某一类别对应土地利用现状分类时，若地理国情某二级类不完全对应土地利用现状分类的特定地类，则采用地理国情该类别的三级类与之对应;“逐级合并”则采用全覆盖方式将整个分类体系完整对应，对应关系中以最小地类为基础，一级、二级类根据最小子类逐级归并^[3]。

1.2 进行空间数据衔接试验

对国土调查数据进行格式、坐标转换，统一两类数据的空间坐标基准，使两类数据在空间上可以进行叠加分析，为两类空间数据衔接试验做好准备。根据两种分类标准的对应关系，进行不同地类的空间分析和数据统计，采用地类的重合面积与土地利用现状分类用地面积的比值作为综合评价衔接转换效果的指标，计算特定地类的空间重合率，比较两类数据成果在空间分布上的一致性，所有地类面积不重算、不漏算^[4]。

1.3 分析数据整合差异原因

将高分辨率遥感影像与两类数据进行空间叠置，分别对地理国情监测数据、国土调查数据进行具体核查，分析造成数据衔接差异的原因，并对差异原因进行总结归类，为地理国情监测内容调整和今后地理国情监测业务优化完善提供依据和参考。

2 分类标准对应关系

在地理国情地表覆盖分类与土地利用状况分类之间的对应关系中，前者基本上可以与农用土地和未利用土地的分类建立直接的“一对一”对应关系。 “所见即所得”的原则着眼于土地的自然属性，这导致了它与当前土地用途分类中建筑用土地的分类之间的对应关系，这在土地分类中是“多对一”的”或没有对应关系。土地覆盖分类中的乔灌混合林、稀疏灌木和草类等固定沙地的土地类型，在土地使用状况分类中找不到直接对应的类别。从特定类型的土地、耕地、园地、森林、草地、水域和用于水利设施的土地（河流，湖泊，水库，水井，冰川和永久积雪）以及其他土地（盐碱地，沙地）五个一级类别和大部分二级类别，可以与土地覆被分类建立直接的“一对一”对应关系，以进行实验数据集成;可以通过对应关系建立级别类别（例如道路，机场地面等），但是类别定义存在一些差异，并且需要补充其他类型的地面。例如，当前土地利用分类中的机场用地不仅对应于土地覆盖分类中的停机坪和跑道，而且还补充了机場用地内的绿色草坪和房屋、建筑面积等^[5];交通用地、乡镇、工业用地和采矿用地的类别与类别定义中的土地覆被分类有很大的不同，对应关系主要是“一对多”或没有对应关系，例如商业服务，工业和商业用地、采矿用地第二类建筑用地，例如仓库，合并到城市、城镇以及工业和采矿用地中，对应于房屋、道路、绿色林地、绿色草地等的建筑面积，在土地覆被分类中处于“一对多”关系。

3 数据整合转换试验

很难在商业用地、工矿储藏用地、居住用地、公共管理和公共服务用地、特殊用地和其他用地的土地覆盖分类与土地使用状况分类之间建立直接对应关系。全国土地调查数据中城镇村用地类别数据尚未细分，因此仅对“城镇村和工矿用地”的合并土地面积覆盖分类数据进行了整合试验。

根据这两种分类标准之间的对应关系，统计国家的地理覆盖度分类和土地利用状况分类的区域，结果表明这两种数据的总体符合率为74.0%，并且不同类型土地整合的一致差异较大。尽管“一对一”制图下土地类型的一致性较高，但制图无法实现两种数据类型的“完美整合”^[6]。

从特定土地类型的一致性分析来看，水域的重合率（非水用建筑用地）高达91.6%，这表明地理国情中水域要素数据与国土调查数据的水域高度吻合。其中，河水面和湖泊水面的重合率分别高达99.3%和97.8%。其次是耕地和园地，两者的匹配率在60%左右;由于试验区不涉及天然草场和人工草场，因此草地的重合率为47.7%，仅是其他草地的整合一致性。交通用地、其他土地、城市和工业村与采矿土地的重叠率低，一致性差。其中，其他土地仅反映设施农业用地的一致性，而城市、乡村以及工业和采矿用地仅反映采矿用地的一致性。

从国家地理条件数据和国家土地调查数据的重叠分析可以看出，两者之间的差异主要存在于耕地（水田，水浇地和旱地），交通运输（公路用地，农村道路），水域和水利设施土地使用（池塘，沟渠和水利建设用地），其他土地（设施的农田）等（如图2所示）。

4 整合差异原因分析

利用高分遥感影像对两类数据衔接试验的一致性进行检验核查，从调查内容与地类定义、数据来源与影像时点、最小上图图斑面积等方面分析造成两类数据差异的原因。

1）调查内容与地类定义的不一致是造成两类数据差异的根本原因。地理国情监测旨在为查清自然与人文地理要素的现状和空间分布情况，侧重反映国土资源要素的自然状态和现状特征。而土地变更调查主要为查清年度内各类土地的实际变化情况，包括各类新增建设用地审批、用地合法性、“批而未用”土地、基本农田保护、土地整理复垦开发补充耕地等情况，侧重反映土地的社会经济属性，成果具有法定效力和较强的限制性。调查内容的不同导致地类定义的不一致，从而影响数据衔接一致性。

2）数据来源与影像时点的不一致是造成两类数据差异的客观因素。地理国情地表覆盖数据以当年度3月至6月优于1m分辨率的遥感影像为基础，辅以相关部门的调查统计等数据进行变化更新，标准时点为当年6月30日。而第二次全国土地调查以后的年度土地变更调查采用的是9月至12月优于1m分辨率的遥感监测数据、土地整治项目区数据以及相关审批管理资料，标准时点为12月31日，数据来源及影像时点的不一致自然会造成数据成果的差异。

3）最小上图图斑面积的不一致是影响两类数据一致性的直接原因。地理国情监测数据的最小上图图斑面积中，耕地、园地、林地、草地、水域一般为400m²，房屋建筑区、人工堆掘地为1600m²，绿化林地、绿化草地、独立房屋为200m²且在城市地区细化到100m²等。而在土地变更调查中，耕地、园地的最小上图图斑面积为600m²，林地、草地等其他地类为1500m²，城镇村及工矿用地等建设用地为400m²。

3 结语

本文从理论和实践两个层面对地理国情监测数据与国土调查数据进行对比分析和衔接试验，分析造成两类数据差异的原因。随着自然资源调查监测评价体系的初步建立和国土空间规划体系的逐步完善，作为自然资源的重要调查工作，地理国情监测不仅要应对与国土资源调查监测的差异，还应考虑林业、水利等其他调查的工作内容与技术要求，从监测内容、技术标准、分类体系等方面优化完善地理国情业务，建立与各专项自然资源调查的有效衔接，从而发挥地理国情监测在自然资源调查监测中的应用。

参考文献：

[1]王欢. 基于低空遥感和智能移动终端的土地利用现状调查[D].清华大学，2018.

[2]张宇欣. 多源数据协同下的林地提取研究[D].四川师范大学，2017.

[3]闫盼盼. 我国自然资源统一确权登记制度研究[D].中国地质大学（北京），2020.

[4]胡云华，李建勇，陈勇，李亮，应国伟.第三次全国国土调查与地理国情监测调查要求和分类的对应关系分析[J].测绘与空间地理信息，2020，43（07）：57-62.

[5]庄琳，李晋军，杨薇玉，金红光，关月宗.第一次全国地理国情普查数据成果在第三次全国国土调查工作中的应用[J].地矿测绘，2019，35（01）：4-6.

[6]郑巧云，曾海波，王强，杨亮亮.基础性地理国情监测与国土调查耕地数据差异分析[J].国土资源导刊，2020，17（02）：69-73.