基于大数据可视化技术的 国土调查数据管理平台设计与实现

李德重，海 军，张德平，唐 醒，赵丽娜

（1. 内蒙古自治区自然资源厅，呼和浩特 010020； 2. 呼伦贝尔市自然资源局，呼伦贝尔 021008； 3. 南京国图信息产业有限公司，南京 210036； 4. 江苏省自然资源空间信息工程技术研究中心，南京 210036）

0 引言

国土调查是一项重大的国情国力调查，是全面查实查清国土资源的重要手段。2007 年开展的第二次全国土地调查（以下简称土地调查）以及持续多年的土地变更调查，形成了十多年全域覆盖的遥感影像和矢量成果。影像金字塔和地图瓦片等GIS 技术的出现和引入，使得土地调查海量空间数据管理和网络地图服务成为可能[1]。土地调查形成的数据成果和管理系统建设经验，为后续国土资源“一张图”建设奠定了坚实的基础。国务院决定自2017年起开展第三次全国国土调查（以下简称国土调查），国土调查细化和完善了全国土地利用基础数据，掌握了详实的全国土地利用和土地资源变化情况[2]，其数据成果应用是支撑自然资源管理、国土空间规划编制、国土综合治理等工作的迫切需求[3-4]。

国土调查数据包含矢量、影像、统计等数据，具有数据量大、类型多、时间跨度长等特点[5]，如何实现国土调查数据存储管理“体系化”，如何利用GIS、大数据可视化等技术更好地实现国土调查成果查询统计“便利化”、分析展示“多元化”、应用服务“大众化”，都是当前迫切需要解决的问题。在数据体系建设方面，相关学者对国土资源数据体系建设进行探索，提出了基于分层分类目录体系的国土资源数据体系建设方法[6]，该方法为国土调查数据体系建设提供了借鉴，但该方法建立的数据体系标准不统一，数据融合度不高，不利于构建统一的数据分析模型。在系统建设方面，相关学者以国土调查成果为基础，对各类土地数量、分布、利用结构及其变化进行了综合分析[7]，但是展现专题类型较少，可视化图表较单一。本文基于GIS 和大数据可视化技术，从数据体系、数据可视化和平台架构3 个方面对国土调查数据管理平台进行设计与实现，探讨了平台输出的丰富可视化成果在国土调查成果管理中的应用成效和对自然资源管理水平提升、科学决策起到的重要作用。

1 技术路线

1.1 数据体系设计

在大数据技术兴起的背景下，信息资源和数据资源的概念逐步演变出数据资产的概念，并随着数据管理、数据应用和数字经济的发展而普及。数据资产是能够产生价值、可“变现”的数据资源。实现数据资产的可“变现”属性，体现数据价值的过程，即称为数据资产化。多年度、多专题、多维度的国土调查数据是重要的数据资源，将其资产化，构建全局统一的数据资产库[8]，才能更好地发挥其价值。

数据资产化的过程包括数据汇聚、数据仓库建设、标签体系建设及应用数据建设[9]。面向国土调查数据组织和管理机制，通过数据汇聚建立土地调查数据、国土调查数据、历年变更调查数据、国民经济数据等国土调查贴源数据库。在此基础上按照资源域、管理域和共享应用域等对数据进行重新组织，建立信息资源目录体系，形成统一的数据仓库，并通过业务需求分析和设计，围绕国土调查要素、使用者和应用关系三类对象建设标签体系，形成资源、区域和服务对象等标签。标签体系建设是数据资产化的关键，实现国土调查数据可阅读、易理解，通过标签体系将标签组织排布进而满足未来变化的自然资源业务场景需求。基于国土调查数据标签体系，为国土调查业务应用输出数据大屏、智能报告、数据画像等分析产品和服务，如图1 所示。

图1 数据资产化的数据体系架构

1.2 数据可视化设计

国土调查数据体系建设为数据成果的展现奠定了基础。数据可视化设计采用典型的可视化分析流程，通过人机交互的方式将自动分析和可视分析方法紧密结合，可视化分析流程的起点是输入的数据，终点是提炼的知识，如图2 所示。从数据到知识的方法为交互的可视化方法和自动数据挖掘方法。两种方法的中间结果分别是数据的交互可视化结果和从数据中提炼的数据模型[10]。数据可视化成果主要包含图表可视化和地图可视化，各功能界面在图表可视化和地图可视化基础上经过布局设计、交互设计等优化组合而成。例如，数据大屏是一种数据可视化综合手段，将不同类型的数据通过多样、适当的图表整合到一起，形成一个完整的数据可视化界面[11]。

图2 数据可视化分析流程

1.2.1 图表可视化

大数据可视化源于传统的数据可视化，其核心要义依然是将数据映射为图表等可见的形式，可视化信息图表提供的视觉系统方式，不但满足了人们对信息的渴求，还有利于对信息的理解和记忆[12]。图表可视化主要集中在描述性统计的层面，提供灵活、可自定义、便捷生成的各类图表，如柱状图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱线图、散点图、瀑布图、雷达图等。通过对数据描述性统计层面的处理，将数据库数据转变为业务人员可以读懂和获取的信息，并将数据的一部分外在特征进行呈现，例如频数、比例、趋势、离散程度等。图表可视化设计一般包括业务指标梳理、确定指标分析维度及对应展示图表、分析图表的可实现性、形成图表原型四个步骤[13]。

在国土调查数据图表可视化设计过程中，针对土地利用现状、土地利用变化以及专项调查等情况，对业务指标进行梳理，提炼地区土地利用相关指标，建立数据标签。基于已建立的数据标签体系选择分析维度并确定对应展示图表类型，利用当前主流可视化开源开发框架提供的各类图表设计出业务贴近、表现直观的国土调查数据统计图表。例如，利用桑基图展现数据流动并保持“能量守恒”的特点，表达土地利用变化前后地类的流量和流向情况，如图3（a）所示；利用瀑布图直观表达多个特定数值之间数量变化关系的特点，表达单个地类面积多年增加、减少规模情况，如图3（b）所示；利用和弦图展现数据间关系或流量且视觉冲击力强的特点，表达城镇村及工矿用地与土地利用一级类对应关系，如图3（c）所示；利用弧长链接图直观展示多种数据对应关系的特点，表达专项用地与土地利用一级类对应关系，如图3（d）所示。

图3 图表可视化示例

1.2.2 地图可视化

地图可视化作为空间认知与表达的技术方法，在挖掘空间分布特征、研究地理学特征规律、揭示地理过程机理方面，既是科学探索工具，也是研究成果传播的载体[14]。地图可视化设计以空间认知理论、地图可视化理论为基础指导，以地图综合技术、可视化技术为支撑，进行空间数据分布特征的地图可视化研究。依据空间数据的分布特征和用户的用图目的，研究可视化策略。地图可视化设计过程充分考虑空间数据细节层次、信息承载量、可视化表达主题等地图内容以及符号配置、色彩方案等地图形式[15]。

国土调查数据地图可视化除利用常见的点要素专题地图、线要素专题地图、面填充地图外，还引入网格图、蜂窝图、热力图、三维地图等多样化地图可视化展现方式，并引入时间维度动态展现专题要素空间分布的变化情况。例如，利用传统地图通过不同颜色填充表达区域分类、分级的特征，展示农用地比重的区域分布；利用格网图在空间上离散和夸大的特点，突出表达国土调查中草地的分布情况，如图4（a）所示；利用热力图通过高亮渲染色彩反映要素密度和分布的特点，表达草地增加强度与分布，如图4（b）所示；利用三维柱图表示耕地分布情况，柱子的高度表达范围内耕地的数量，柱子的颜色表达范围内耕地面积的占比，如图4（c）所示；利用三维热力图表示湿地分布情况，热力图的高度和颜色表示湿地分布的密集程度，如图4（d）所示。

图4 地图可视化示例

1.3 平台架构设计

在数据体系设计和数据可视化设计的基础上，进行平台架构设计，基于动态伸缩的微服务架构、利用GIS 和大数据可视化技术等设计开发具有多源数据管理、分析、展示等功能于一体的国土调查数据管理平台。国土调查数据管理平台主要由基础设施层、数据层、服务层、应用层和用户层五个部分构成，如图5 所示。基础设施层为平台提供存储、网络、计算等软硬件资源。数据层以土地调查、国土调查、历年变更调查、国民经济等数据为基础，构建全局统一的数据资产，为平台提供数据支撑。服务层主要对物理资源、数据资源、通用资源、应用服务等进行统一管理、监控与调度，其中空间分析服务主要为在线地图的样式提供多元化方案，可视化图表库是图表可视化的基础，词云生成服务为数据画像中标签云生成提供支撑。应用层基于统一的数据资产，面向用户提供数据管理、数据分析、数据展示等服务。用户层主要是省、市、县级自然资源管理部门。

图5 平台总体框架

国土调查数据管理平台主要包含数据管理子系统和数据分析子系统。数据管理子系统用于管理与应用国土调查成果数据，根据自然资源管理部门工作特点，提供数据交换、数据浏览、数据更新、运维管理等功能，满足不同类型成果管理需要。数据分析子系统采用大数据可视化技术实现海量成果的数据分析和展示应用，为国土调查相关部门日常业务提供各种专题服务，包括数据大屏、在线地图、专题地图、数据分析、汇总统计、数据画像、智能报告等功能，推进国土调查成果的广泛应用。

2 应用案例

本文以呼伦贝尔市为例，将土地调查数据、国土调查数据、历年变更调查数据等进行资产化处理，建立全市统一的数据资产库。在此基础上基于大数据可视化技术，建设市级国土调查数据管理平台，为自然资源管理部门提供数据大屏、在线地图、数据分析、数据画像、智能报告等应用服务，全面直观展示国土调查情况，为促进全市国土调查成果的高效应用发挥重要支撑作用。

2.1 数据大屏

平台对呼伦贝尔市国土调查数据进行综合分析并将其指标化，对所有指标进行排序与筛选，抽取关键性指标，如辖区概况、土地利用现状、土地利用分布、土地利用变化、部分重点地类情况、专项调查情况等，根据指标分析维度确定对应的展示图表和地图，通过页面布局和交互设计最终展示国土调查数据的数量、分布、结构、特征、变化和趋势等信息。数据大屏图表支持市、县两级管理，地图和图表内容可根据地区、年份、单位的切换自动调整。数据大屏将错综复杂的数据转化为可见的图形符号，并提供了良好的交互功能，使大屏查看灵活便捷，便于用户感知整体数据态势，快速掌握关键信息。

2.2 在线地图

在线地图主要指各类地图服务，包括普通地图和专题地图。平台根据呼伦贝尔市空间数据特征和用户特征设置规则，充分考虑地图符号与色彩的适应性，构建针对性的空间数据模型，提出地图可视化策略。普通地图全面整合了国土调查相关的常规地图服务，分别按照行政区划、年份、类别展示，提供地图浏览、空间查询、全文检索等工具。专题地图利用格网图、热力图等地图和桑基图、和弦图等图表可视化方法并加以文字辅助描述，构建各类土地利用专题特征，包括土地利用现状、土地利用变化、专项调查、行政区变化等。在线地图内容丰富、配色协调、增强了地图的认知效果。

2.3 数据分析

数据分析功能提供现状分析、变化分析、关联分析、通用分析等分析功能，其中现状分析主要包括土地利用结构和现状分析；变化分析主要包括规模变化、流量变化、分布演变等分析；关联分析指土地利用状况与经济效益、人口变化等相关性分析；通用分析主要包括指定区域、指定年份、指定地类的叠加分析、缓冲分析等通用分析。土地利用总体和专题分析结果以图表结合的方式展示。根据呼伦贝尔市实际地类状况，需展现土地利用状况分析、农用地专题分析、耕地专题分析、建设用地专题分析、林草湿专题分析等专题分析类型。各专题分析包含该专题土地利用规模、分布、占比、变化及趋势预测等要素。数据分析功能模块提供了灵活的筛选功能和丰富的交互功能，如图表一键转换、专题图表联动切换等。丰富的图表组合形式、灵活的筛选条件、强大的交互体验为用户了解土地利用总体概况及自然资源管理重点关注的地类和专项调查相关情况提供便利。

2.4 数据画像

随着大数据技术的深入研究与应用，数据画像的概念也应运而生。在平台引入数据画像，从地区概况、土地利用结构与分布、土地利用程度、土地利用变化和专项调查情况等数据中提炼地区土地利用相关的数量、分布、质量等指标，建立数据标签。结合多维空间和非空间数据可视化、非结构化文本挖掘等技术，利用数据标签建立数据画像。基于标签语义挖掘的数据画像通过结构视图表达了区域多维特征，改变了区域表达复杂、信息分散的状况，帮助用户更加全面地了解国土调查成果，为城市治理提供有效的数据支撑和评测尺度。

2.5 智能报告

成果分析报告是国土调查数据成果的重要内容，是国土调查及其分析结果的系统表达。平台从土地利用结构、权利状况、利用程度和变化趋势等维度建立国土调查资源标签体系，利用智能文档引擎在文字模板中自动填充统计数据、统计分析图表及地图，最终按年度实时输出内容详实的分析报告，如图6所示。智能分析报告用于成果展示、质量验证，为管理者提供全方位国土调查情况，为决策者提供参考依据，而且改变了传统的手工编制报告模式，提升了工作效率和报告准确性。

图6 呼伦贝尔市国土调查成果分析报告

3 总结与展望

本文从国土调查数据成果特点和相关管理现状出发，深入分析了国土调查业务可视化需求，阐述了基于大数据可视化技术的国土调查数据管理平台的设计与实现，并以呼伦贝尔市为例全方位直观展现了国土调查成果。结果表明，基于大数据可视化技术的国土调查数据管理平台，通过专题地图、数据画像、智能报告等服务实现了让国土调查数据“说话”的目的，为国土调查多源数据集成管理和展示提供了良好示范，有助于提升自然资源管理水平，为科学决策提供直观有效依据。后续将结合自然资源调查、监测和评价，建立自然资源三维立体时空数据库，深入开展数据挖掘研究和应用，进一步开发国土调查数据的内在价值，打造自然资源调查监测评价一体化的应用服务体系，更好地为自然资源管理、社会治理体系和治理能力现代化建设提供支撑。