农村乱占耕地建房“早发现”监测技术路线探讨*

莫忠荣，唐 嘉，梁倩婧

(南宁市自然资源信息集团有限公司，广西 南宁 530022)

0 引言

近年来，随着我国农村社会经济的发展和农民生活水平的提升，农民建房需求持续高涨，乱占耕地建房问题愈发严重。陆杨洁[1]以桐庐县为例，深入分析了农村乱占耕地建房的原因、主体、用途，给出了合理有效的整治行动建议。从第三次全国国土调查数据来看，第二次全国土地调查以来的10年间，全国耕地地类减少了1.13亿亩[2]。 为确保14亿人的饭碗要牢牢端在自己手上，2020年7月国务院召开农村乱占耕地建房问题政治工作电视电话会议，强调耕地保护是涉及国家安全的大事，强调要以习近平总书记重要指示精神为根本遵循，深刻认识耕地保护的极端重要性，切实把思想认识和行动统一到党中央、国务院决策部署上来，坚持问题导向，坚决遏制新增农村乱占耕地建房行为，积极稳妥有力有序有效推进整治工作[3]。因此，根据自然资源部、农业农村部《关于农村乱占耕地建房“八不准”的通知》和《关于保障农村村民住宅建设合理用地的通知》的文件精神，全国各地陆续开展以遥感影像为基础，利用遥感、地理信息系统等技术开展农村乱占耕地建房专项整治工作。卢绍婷、周俊晖[4]针对我国农村乱占耕地建房高发群发现象，从业务需求和系统建设出发，以遥感影像自动识别为主要监测技术手段，研究了农村乱占耕地建房整治方法，建立相应的动态监管信息系统，可以有效地实现乱占耕地建房动态监测监管。王丽华[5]针对青海省农村乱占耕地建房问题，从工作机制层面探讨制定相应的政策文件，有助于解决农村建房用地保障监管政策问题，打通宅基地审批堵点。郭明岗[6]以山西省农村乱占耕地建房问题摸排工作为例，阐述获取农村乱占耕地建房问题疑似图斑和外业调查过程的方法，形成了系统性的疑似图斑获取和调查思路。吴家杰[7]等人以江西省某县为例，研究了一种在迁移学习支持下可以快速准确地自动提取出农村乱占耕地建房疑似违法图斑的方法。

本文结合某地区连续开展试点工作，分析总结农村乱占耕地建房图斑“早发现”的工作和效果，提炼监测的技术路线。该地区位于北回归线南侧，属湿润的亚热带季风气候，云雾、雨水天数偏多，全年雨量充沛，特别是在2月份至9月份期间，进入雨水丰沛时期，获取的卫星影像数量少、覆盖面小、地面分辨率低，光学卫星影像获取的时间窗口有限，可能会存在卫星影像无法保障项目正常实施的问题，据不完全统计，卫星影像采集有效天数不高于25 d，因此单纯依靠卫星影像无法实现“早发现”农村乱占耕地建房行为。故本文结合实际开展的试点工作，为起到抛砖引玉的作用，对试点涉及的技术路线进行阐述。

1 技术路线

1.1 监测区域和频次

考虑到当前农村建房乱占耕地现象突出，结合当地的经济情况，分析农村乱占耕地建房的大致方向和类型，结合历年卫片执法的特点和整治情况，在国土空间总体规划划定的城镇开发边界以外，以街道办、乡镇及开发区为行政单元，划定不同层级防控区域，建立不同风险层级，采取不同风险等级的监控手段，按风险等级进行分级防控，将行政辖区划分为高风险区域、中风险区域、低风险区域。

1)高风险区域。指一级、二级、三级、四级等交通沿路沿线、城乡接合部、自然村落居民点集聚区等人类活动频繁、耕地分布广泛的高发区域，该区域存在高风险的乱占耕地建房的情形。监测影像数据来源主要以无人机航飞采集影像为主，以15 d的监测频次主动、及早发现农村地区新增乱占耕地建房行为。

2)中风险区域：指自然村落居民点集聚区外沿、河流水系沿线等人类活动强度较高的区域，该区域存在较大违法建设行为隐患。中风险区域按30 d为周期，采用卫星影像结合无人机航拍采集数据并提取图斑。

3)低风险区域：指除高、中风险区域外的农村地区及禁飞区域。低风险区域按季度为周期，采用卫星影像数据提取图斑。

1.2 监测技术路线

以自然资源要素的光谱特征、空间特征、时间特征为依据，通过计算机自动识别图像技术和人机交互目视解译方法，提取监测区域内前后不同时相的影像变化信息，并将提取到的变化图斑与用地报批、供地、不动产登记等自然资源管理相关专题数据进行套合比对，最终分析形成疑似占用耕地建房的图斑数据，技术路线如图1所示。

图1 乱占耕地建房“早发现”监测技术路线Fig.1 Monitoring technical route of“early discovery”of building houses on cultivated land unlanfully in rural areas

1)资料收集。主要是包括行政区界线、城镇开发边界、2020年以后优于1 m分辨率的卫星遥感影像、调查数据(第三次全国国土调查成果、历年年度变更调查成果等)、永久基本农田数据库、管理数据(用地报批、供地、设施农用地、临时用地、不动产登记等)、卫片执法数据、耕地卫片监督数据等。

2)数据处理。对收集到的数据资料进行整理、补充和完善。主要是对数据坐标系统、投影参数、属性结构、数据类型、小数点位数和计量单位、数据文件命名等进行规范化整理；对无效、重复数据进行清洗，完成矢量图形与属性数据的挂接，以作为后期监测提取图斑的底数和底图。

3)影像采集。由于无人机航拍具有机动灵活、高效快速、精细准确、作业成本低、适用范围广、生产周期短等特点。按照监测频次要求，在高风险区域主要采用无人机航拍获取最新的影像数据。中、低风险区域充分利用资源三号卫星影像云服务平台市级节点和自然资源省级卫星应用技术中心市级分中心的卫星遥感数据资源优势，持续获取资源系列、北京系列、高景一号、吉林一号、Pleiades、WorldView、Kompsat等国内外高分辨率卫星影像数据。项目实施过程中发现，通过无人机航拍和卫星影像的互补，基本能满足乱占耕地行为监测的需要。

4)图斑提取。根据作业区自然地带、地形地貌特征、植被类型及土地利用结构、分布规律、时间序列与耕作方式等情况，利用不同时相的影像数据，采用人机交互为主的方法，通过不同时期的影像对比，利用智能提取技术自动提取监测区域范围内，明显发生建(构)筑物、线状地物、光伏用地以及推填土等四种类型的行为，再结合内业人工分析，去除“伪变化”图斑，沿影像特征发生变化的区域边界，准确勾绘成闭环图斑界线，得到准确的变化范围和疑似变化地类，并根据影像特征对各类监测图斑内业初判图斑变化类型。

5)图斑分析。通过地理信息系统软件提供的空间叠加功能，分析提取到的变化图斑和耕地、永久基本农田、用地报批、供地、设施农用地、临时用地、不动产登记等数据，对变化图斑进行合法性剔除，形成疑似占用耕地建房图斑。

6)质量检查。检查的对象主要是影像数据和监测图斑，检查项包括影像成果的分辨率及几何精度以及监测图斑的完整性、逻辑一致性、拓扑正确性、属性数据准确性等方面。如出现质量不合格的情况，返回上一作业流程进行修改。

7)建库发布。发布前，为确保监测图斑不重不漏和后续执法的开展，需要对疑似违法图斑进行统一编码，确保每个图斑的编号均具有唯一性。图斑编号位数一共23位，编码规则为“乡镇级行政区划代码(9位)+影像后时相日期(8位)+监测期次(2位)+流水号(4位)”。通过地图服务的方式，按监测期次发布疑似违法图斑信息数据库，数据包括图斑名称、编号、乡镇、批次、坐标、前后时相、高清影像等信息，以便外业举证APP实地核查及属地政府开展违法查处整治工作。

8)现场核查。项目实施过程中，为方便外业举证，结合实际情况，研发外业举证APP。它主要提供掌上地图、任务下发、实地取证等功能，实现疑似违法图斑现场取证、核查状态更新、核查信息填报、照相录像上传等。为避免外业出现伪造的情形，利用外业举证APP要具备自动读取实地取证拍照时的具体时间、坐标和方位角等关键信息。乡镇级工作人员接到乱占耕地图斑下发任务后，外业举证APP实地核查监测图斑，以填写表单、拍照等方式上报核查情况，内业人员根据核查情况进一步明确图斑违法的事实。

某地区“早发现”案例现场核查情况见图2。

图2 农村乱占耕地建房“早发现”案例Fig.2 A case of “early discovery”of building houses on cultivated land unlawfully in rural areas

2 结束语

某地区通过开展为期1年的农村乱占耕地建房专项整治工作，在实践中，结合其他地区的成功经验，建立了“早发现”监测技术路线，通过比对全年相应的卫片执法、耕地卫片监督等专项工作的数据，图斑数量和占地面积重叠率均达到95%以上，实现“早发现”的监测目标。但是“早发现”只是走出了乱占耕地建房整治的第一步，遏制全域农村乱占耕地建房的任务非常严峻，任重道远，迫切需要建立健全以县(区)政府、开发区管委会以及乡(镇)政府、街道办事处为责任主体和多部门共同监管的长效执法监管机制，切实做到“早发现、早制止、严查处”，共同守护好粮食安全。