市级自然资源调查监测体系构建探索<br/>——以徐州市为例

市级自然资源调查监测体系构建探索
——以徐州市为例

2021-06-30董士玲付丽莉

中国地质调查 2021年3期

楚亮,董士玲,付丽莉,徐雷

(1.徐州市自然资源和规划局，江苏徐州 221006;2.中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州 221116；3.江苏中天吉奥信息技术股份有限公司，江苏徐州 221008)

0 引言

调查监测各类型自然资源的数量、质量、分布和权属是自然资源管理的基本要求。自然资源调查是指采用一定的技术方法了解自然资源的现状和全貌信息[1]。自然资源监测是指在自然资源本底数据基础上，掌握自然资源的自身变化及人类活动引起的变化情况[2]。为解决自然资源调查数据由各部门分头调查和管理这个长久以来存在的问题，自然资源部提出了建立“六统一”的“1+X”型自然资源调查监测体系，明确了自然资源调查的目标和任务，调查监测成果将为我国自然资源统一管理提供系统、科学和长期的依据[3]。

20世纪80年代以来，一些国家和国际组织对本国/区域内乃至全球尺度的自然资源开展了相应的调查或监测活动，如：美国国家资源清单(National Resources Inventory,NRI)对土壤、水和相关环境资源的专项调查，旨在每5 a评估一次美国非联邦土地的状况和趋势，并以此作为决策的基础[4-5]；俄罗斯自然资源和生态部在本国开展了地质调查、水文观测网络建设、林用地地籍调查等项目[6]；中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)以样点台站的“水、土、气、生”观测为核心，结合卫星遥感开展了多要素生态数据采集与分析[7]。2019年起，江苏省自然资源厅在省内部分区域开展了自然资源基础调查和专项调查试点，提出了基于高分辨率影像解译和现有专项调查数据相结合的调查方法[8]。此研究在区域地表覆盖调查监测和特点专项资源的属性调查方面取得了一定进展，但并未与我国现有的资源数据管理体系相衔接，作为新的调查工程，不易与延续多年的土地资源调查成果相衔接并同步更新。

基于此，本文在研究市级自然资源调查监测技术路线时，重点关注自然资源调查与原有土地调查数据和专项调查数据的衔接方法和联动更新方法，并以此构建市级自然资源调查监测体系，并以江苏省徐州市市区为例进行了试验分析。

1 研究方法

1.1 自然资源分类体系

江苏省2019年出台了《江苏省自然资源调查分类(试行)》[9](以下简称《江苏标准》)，将自然资源根据其空间功能用途、自然特性和管理属性进行空间利用层分类、自然物层分类和自然资源管理层分类(表1)。

在徐州市区自然资源调查工作实践中，使用了上述分类标准。具体分类结构如表1所示。

表1 江苏省自然资源分类Tab.1 Natural resources classification

1.2 自然资源调查方法

自然资源调查与土地利用调查、林业调查、水资源调查、湿地调查、地理国情监测之间存在着一定的交叉关系，本文使用提取再分类的方法开展了徐州市区自然资源“基础-专项”一体化调查，可缩短调查周期，节省调查经费。

自然资源调查分为基础调查和专项调查，二者具有不同的特点：基础调查强调资源的空间分布、面积等基础信息[12]，划定调查单元后，以调查斑块为最小调查单位，调查陆表空间层和海洋空间层中的全部自然资源，有利于后续管理中与其他数据进行叠加和统计分析；专项调查强调资源的质量、类别、结构、生态功能等特征，着重整合已有的专业调查数据，并从生态和资源管理的实际出发,补充调查必要的专项属性。

1.2.1 基础调查

第三次国土调查(以下简称“三调”)数据相较地理国情和各类专项资源调查数据而言，现势性强、图形采集精度高、覆盖面广[13]，与当前地表覆盖的符合度高，因此市级自然资源基础调查以“三调”数据为主要依据，并在此基础上进行外业核实和自然再分类工作(图1)。

在“三调”使用的《第三次全国土地调查工作分类》[11]中，存在着一些因复合管理需求、根据功能和用途划分的地类，如公园与绿地，特殊用地中可能含有森林、河流、湖泊、湿地等各类自然资源，这些资源满足自然资源的定义，若在基础调查时舍弃此类数据，将造成自然资源总量统计上的缺失，也会对自然资源生态影响分析和评价造成影响。因此，在徐州市自然资源调查中，提取了“三调”数据中的公园与绿地等图斑，利用高分辨率遥感影像进行解译，然后根据资源类型对其进行再分类，并进行实地核实。

湿地资源是实施自然生态空间用途管制的重要空间，在《第三次全国土地调查工作分类》中湿地为一级类，以索引形式包含红树林地等8个二级类，而在湿地调查国家标准《湿地分类》[14]中自然湿地还包括了河流和湖泊。基于湿地资源的特殊性，若在陆表空间层中作为一级类单独存在，必然和其他资源产生交叉重叠。因此，本次调查采用《江苏标准》，以湿地索引形式，对《湿地分类》中的湿地进行了取舍，将表1“陆表空间层”中的河流水面、森林沼泽、红树林海域等13个三级类列入湿地索引。

抽取“三调”成果中包含自然资源要素的各图层，并对部分功能地类进行再分类，所有调查斑块经影像判读和实地核实后，形成自然资源基础调查数据库。

图1 自然资源调查技术路线Fig.1 Technical route of natural resources surveying

1.2.2 专项调查

在基础调查对“三调”中的资源图斑进行提取再分类后形成资源调查斑块，按照《江苏标准》并结合各类型自然资源管理需求，对每类资源建立专项属性结构表，从已收集的各类专题资料中抽取相应字段属性填入专项属性结构表字段，并对空缺属性字段进行补充调查，形成自然资源专项调查数据库。

1.3 数据库组织

自然资源调查不同于传统土地调查，各种资源在空间和逻辑上可能存在交叉，因此投影在二维地表空间时会出现重叠,宜把资源视为一个三维“资源体”。在数据库组织上，将所有的资源按类型分层，以基础数据库和专项数据库的形式存在；公共管制界线和权属界线作为参考图层单独存放(图2)，二者均不切割调查斑块，在调查监测结束后，按权属生成汇总表。

图2 自然资源数据库组织形式Fig.2 Organization form of natural resources database

1.4 自然资源监测和数据更新方法

自然资源监测是在一定时间和空间范围内，利用各种信息采集和处理方法，对自然资源状态进行系统的观察、测定、记录、分析和评价，以揭示区域自然资源变动过程中各种因素的关系和变化的内在规律，展现资源演变轨迹和变化趋势，其目的是为各级资源主管部门和政府提供宏观和微观的资源现状数据和动态变化数据[15]。

随着卫星传感器技术的不断发展，高分辨率遥感影像提供了具体丰富的地物信息、光谱信息、空间几何信息和纹理信息[16]，能够为自然资源图形边界的分类和边界变化提供极大的支持。2012年以来，深度学习在遥感影像的地表覆盖分类方面取得了诸多进展[17-20]，实现了自动学习非人工设计的分类特征，既减少了人工干预，又提高了分类精度，逐渐成为资源地表覆盖监测的主要技术手段。

自然资源数据库建立以后，应定期通过监测活动掌握自然资源的变化情况，其在数据库中的更新包括资源范围变化更新、资源属性变化更新以及二者同时更新3种情况。市级数据监测和更新采用基础调查和专项调查同步更新的方法：基础数据库中的资源范围变化主要通过高分辨率遥感影像和深度学习算法提取，之后通过外业核实进行确认并更新；专项属性的变化可通过专业调查进行更新。具体流程见图3。

图3 自然资源监测和数据更新流程Fig.3 Flow chart of natural resources monitoring and data updating

2 实践验证

为验证《江苏标准》以及调查方法、数据库组织方法和监测更新方法的有效性和合理性，本文以江苏省徐州市主城区和经济技术开发区为例，对调查监测体系进行了验证。

2.1 研究区概况

徐州市主城区和经济技术开发区总面积约579.29 km2，位于华北平原东南部，属温带季风气候，四季分明。区内自然资源主要有耕地资源、水资源、森林资源及湿地资源。

2.2 调查分类执行与验证

本文调查实践将《第三次全国土地调查工作分类》中涉及自然资源的二级类归集到《江苏标准》中规定的自然资源分类中，建立研究区自然资源类型与“三调”地类的对照索引表。如本次调查的水资源主要为地表水，在研究区范围内存在河流、湖泊、水库、水塘、沟渠和沼泽6种地表水，实践中将其归集到河流水、湖泊水、水库水、水塘水和其他地表水5类水资源分类中。再如研究区范围内存在乔木林、竹林、灌木林和其他林，实践中将其细化为针叶林、阔叶林、针阔混、其他竹林、特殊灌木林5种森林资源，并将桃林、梨林等“三调”成果中的园地归集到特殊灌木林。

2.3 自然资源数据分析

研究区内自然资源空间分布如图4所示，自然资源面积统计汇总如表2所示。由图4、表2可知，自然资源按面积统计由大到小分别为耕地资源、森林资源、水资源和湿地资源。

以森林资源为例，将2018年自然资源调查中森林资源数据与土地利用调查中林地资源数据进行对比(表3)，森林资源面积(86.17 km2)明显多于林地面积(22.70 km2)，这是由于2种调查的分类标准和最小上图面积均不同，且自然资源调查侧重反映资源量，土地利用调查侧重区分土地利用形式和功能，这也说明了开展资源调查并查清资源总量的必要性。