大数据时代土地利用信息采集与更新技术创新

大数据时代土地利用信息采集与更新技术创新

雷晓青

北京数慧时空信息技术有限公司  830000

摘要：大数据时代的到来带来了土地利用信息采集与更新的新挑战和机遇。本文针对传统土地利用信息采集存在的不足，提出了基于遥感影像和物联网技术的创新采集与更新方法。遥感影像技术利用高分辨率遥感数据，结合像元分类、目标检测等先进算法，实现了对土地利用状况的高精度反映。物联网技术通过部署地理传感器网络，实时采集环境和地理数据，为土地利用信息的动态更新提供了有力支持。该方法将遥感影像技术和物联网技术有机结合，构建了完整的地理信息采集系统，有效提升了土地利用信息的时效性和准确性，为精准决策提供了数据基础。

关键词:大数据 遥感影像 物联网 土地利用信息 地理信息采集

1大数据时代背景下的土地利用信息采集

1.1 大数据时代的发展趋势

当代社会正步入大数据时代的风口浪尖。大数据被公认为继土地、劳动力和资本之后，人类社会发展的第四大生产要素。它体现了一种全新的生产方式，对经济发展、社会治理乃至国家战略安全等方方面面产生了深远影响。在这股不可阻挡的浪潮中，地理空间数据的采集与处理也被赋予了新的内涵。

地理信息数据是构建国家基础地理信息系统的基石。过去，地理数据采集主要依赖人工测绘、航摄遥感等方式，数据规模有限、更新频率低下，难以满足日益增长的需求。而在大数据时代，地理数据的来源日趋多元化，包括遥感影像、视频监控、移动终端、物联网等，数据呈现出规模大、种类多、增长快的新特点。这为地理数据的采集提供了新的技术路径，但同时也对数据处理能力提出了更高要求。

1.2 传统土地利用信息采集的局限性

传统土地利用信息采集方式存在诸多不足。人工实地调查耗时耗力、效率低下，难以满足及时性要求;航空遥感受限于天气和成本因素，更新频率有限。随着城镇化进程加快，土地利用情况变化日趋复杂，单一的人工调查和航空遥感已无法完全反映现状。

此外，过去的土地利用调查侧重于静态数据采集，忽视了动态变化的跟踪。一些突发事件如自然灾害、违法占地等，往往缺乏及时发现和监测手段，影响信息的准确性。传统方法还存在采集精度和覆盖范围有限的缺陷，无法实现大尺度、高分辨率的全面采集，使得土地利用信息存在盲区。

2 基于遥感影像的土地利用信息采集

2.1 遥感影像数据的获取与预处理

遥感影像数据是实现土地利用信息采集的关键数据源。高质量的遥感影像数据对于准确描绘地表覆盖状况至关重要。通常需要从多个遥感卫星获取多源数据，包括光学遥感数据和雷达遥感数据。以中国资源卫星为例，其携带的高分辨率相机可获取0.8米空间分辨率的影像数据，非常适合于城市规模的土地利用调查。

遥感影像数据在使用之前需要进行一系列预处理。这些预处理步骤包括:几何校正、辐射校正、大气校正等。其中几何校正是消除由于遥感器运动、地球曲率等因素造成的像元位置偏移，将影像与地面实际位置对应。以北京市为例，利用30余个控制点进行几何校正，残差控制在1个像元以内。辐射校正则将原始的数字灰度值转换为真实的物理辐射量值。大气校正则消除大气的影响，获取地面真实的反射率。对于高精度应用，甚至需要进行射影变换、拼接和镶嵌等处理。

值得一提的是，当前深度学习技术在遥感影像预处理中也有广泛应用。通过构建深度卷积神经网络，可以自动学习影像数据的特征并进行端到端的预处理，大大提高了效率和精度。如何充分利用人工智能技术来提升遥感影像预处理质量，已成为该领域的研究热点。

2.2 遥感影像分类技术的应用

利用遥感影像数据进行土地覆被分类是地理信息系统中最常见的应用之一。分类技术通过对影像数据中的光谱、纹理等特征进行识别和区分，自动或半自动地将地物按照预定义的类别进行划分。近年来，随着高分辨率遥感数据的普及和计算机性能的提升，遥感影像分类技术取得了长足进步。像元分类和目标检测是两种广泛应用的分类方法。

像元分类技术根据像元的光谱特征，将其划分到特定的地物类别。受训练的监督分类算法常用于此类应用场景，如最大似然法、支持向量机等。以武汉市遥感影像为例，通过建立训练样本，可将城市范围内的植被、水体、建筑等地物进行有效区分和标记。不过，像元分类存在”盐沥现象”和低内聚高耦合等局限性，对于高分辨率遥感影像而言，其分类精度往往难以令人满意。

目标检测技术则能够突破像元尺度的限制，直接识别和定位影像中的地物实体。深度学习模型如全卷积神经网络、区域卷积神经网络可高效地从影像中提取目标特征，实现对地物的精准定位和分类。以某县域农田遥感影像为例，结合深度学习技术不仅可区分出农田和非农田区域，还能进一步识别出水稻、小麦等具体作物类型，为农业生产管理提供决策支持。

诸多研究表明，融合多源遥感数据以及集成像元和目标分类算法，将进一步提高土地覆被分类的准确性。例如整合高空间分辨率影像和高光谱影像，结合目标检测和像元分类的优势，可极大改善城市建筑物、道路等人工地物的提取质量。此外，加入地理本体知识等辅助信息，在提升分类精度的同时还能实现地物更加精细化的识别。未来，随着分类技术的不断完善，以遥感影像为基础的土地利用信息采集必将变得更加高效可靠。

3 基于物联网技术的土地利用信息更新

3.1 物联网技术在土地利用信息更新中的应用

物联网技术的兴起为实时动态采集土地利用信息带来了全新契机。通过在关键区域部署各类传感器设备，形成地理传感器网络，可持续性地监测土地利用状况的变化。这些传感器能够实时记录土地环境数据，如温度、湿度、空气质量等，并将采集到的数据传输至云端进行存储和处理。借助物联网技术，管理部门无需人工定期实地巡查，即可掌握土地利用动态，提高了监管效率。

除了环境传感器外，视频监控设备的广泛应用同样为土地利用信息更新提供了宝贵数据源。在城市、工地等重点区域安装高清视频监控系统，配合计算机视觉算法，可对视频流进行智能分析，自动识别出土地利用类型、建筑面积等关键信息，为及时发现违法行为提供依据。以某城市为例，通过部署区域视频监控网络，在短短6个月内就成功查处了87起违法占地案件，使违法成本大幅提高。

3.2 基于物联网的地理信息采集系统构建

物联网技术为构建动态地理信息采集系统提供了新的解决方案。通过部署地理传感器网络，可实时获取环境和地理空间数据，为土地利用信息的动态更新提供支持。该系统由数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用层组成，形成了完整的信息采集和处理流程。

数据采集层包含各类地理传感器，如GPS、视频监控、环境监测等，能够感知地理实体的位置、状态和相关属性变化。这些传感器分布在不同区域，通过无线通信网络连接，形成覆盖全域的传感器网络。数据传输层负责将采集到的原始数据安全、高效地传输到数据中心。数据处理层对传输的数据进行清洗、融合和建模，产生高质量的地理信息产品。应用层则将处理后的数据提供给各类用户，支持土地规划、环境监测等领域的智能决策。

结语：该系统具有自动化和智能化的特点，能够自主采集、整合多源异构数据，形成动态、准确的土地利用信息数据库。同时，基于大数据分析技术，可以发现数据中隐藏的知识模式，为土地利用管理提供决策支持。与传统人工采集方式相比，该系统运维成本较低、时效性更好，可为智慧城市建设提供坚实的数据基础。

参考文献

[1]李敏，孙金艳.大数据时代地质测绘与地理信息产业的发展研究[J].中国矿业.

[2]李应江.大数据时代背景下的测绘地理信息工作研究[J].西部资源.

[3]刘秋红.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇和挑战[J].华北自然资源.