广东省自然资源常态化监测模式探索与实践

郭海京，钟远军，杨娜娜

1. 广东省国土资源测绘院，广州 510663；

2. 自然资源部华南热带亚热带自然资源监测重点实验室，广州 510663；

3. 广东省自然资源科技协同创新中心，广州 510663

1 引 言

建设生态文明，是关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。2018 年，中共中央印发《深化党和国家机构改革方案》组建自然资源部，履行“两统一”职责，为逐步实现山水林田湖草整体保护、系统修复、综合治理提供基础支撑（宋马林等，2022）。2019 年10 月，党的十九届四中全会要求“加快建立自然资源统一调查、评价、监测制度，健全自然资源监管体制”（宋马林等，2022）。2020 年1 月，自然资源部印发《自然资源调查监测体系构建总体方案》，明确自然资源调查监测体系构建的目标任务和工作内容。统筹山水林田湖草等各类自然资源的整体保护、系统修复和综合治理，对我国国土资源的长期可持续发展起着重要作用（丁忆等，2021）。多年来，国家和地方组织实施了形式多样、不同层次的调查评价、监测评估工程，以摸清发展的地理空间条件，但由于人们对时空信息赋能高质量发展的基础研究相对薄弱，亟需理清其实现路径（陈军等，2023，2022a）。

深度学习和信息化等数字化技术的发展，为高效、快速地掌握各类自然资源变化情况提供了新的解决方式（王诗洋等，2021）。为解决传统调查监测模式效率低、业务协同能力不高、信息化手段应用不足，以及各类自然资源变化发现慢、识别不准、查不全等瓶颈难题（闫利等，2022），2022 年初广东省自然资源厅印发《广东省自然资源调查评价监测体系建设方案（2021—2025 年）》，提出建设千万级广东省自然资源综合解译样本库和综合感知服务系统，构建省市县三级联动协同的自然资源常态化监测新模式。自然资源常态化监测作为广东省自然资源调查监测体系中重要的中枢节点和创新路径，如何构建高效、快捷、及时的监测新模式，动态掌握自然资源变化情况，是有效实施全省自然资源调查监测工作的关键环节。本文根据梅州市大埔县、惠州市大亚湾开发区、江门市新会区三个自然资源常态化监测试点区域工作的开展情况，梳理优化和完善技术路线、工作模式，为全面推进广东省自然资源常态化监测工作积累经验。

2 工作基础及存在问题

2.1 工作基础

基础数据方面，详见表1。一是完成了国土（土地）调查与年度变更、森林资源二类调查和森林资源管理“一张图”更新、湿地资源调查、水资源调查评价、海洋资源调查及海岸线修测、矿产资源国情调查、地理国情普查及地理国情监测等工作，具有丰富的调查监测基础数据（叶远智等，2019；周俊超等，2021）。二是依托自然资源广东省卫星应用技术中心，持续汇聚来自自然资源部国土卫星遥感应用中心、国家卫星海洋应用中心、中国资源卫星应用中心及商业采购等途径获取的多源多尺度卫星遥感影像数据，为调查监测提供充足的影像数据。三是2020~2021 年在广州市南沙区、江门市台山市开展的试点工作，为全省调查监测的全面铺开提供组织实施、技术重构等经验。

表1 广东省自然资源调查监测基础数据Tab.1 History of natural resources investigation and monitoring in Guangdong Province

技术积累方面，一是采用“调查、核查、建库一体化”的国土变更调查新模式，建设了第三次全国国土调查广东省外业调查及举证系统等。二是引进了先进的多源遥感影像处理系统，初步具备基于深度学习的卫星遥感影像智能解译能力。三是基于国土资源“一张图”数据，共享接入政务云平台的地理信息、企业法人等数据，建设了国土资源监管数据共享与交换中心，为省直属事业单位、市县相关业务管理部门和“数字政府”提供了共享服务。四是建成了自然资源一体化数据库和政务管理与服务平台，初步实现了海量多源异构数据的高效存储和集成化管理。

2.2 亟待解决的问题

1）地类监测难度大

广东省地处改革开放前沿，人类活动集聚、土地开发利用强度大，资源覆盖类型变化速度快，广东省又属华南热带亚热带气候，天气多云多雨（年平均云量约63%），形成具有显著地域特征的自然资源禀赋。一是国土“三调”广东省总图斑数为1182万个，2020 年变更调查下发监测图斑21 万个，2021年是26 万个，2022 年激增至94 万个，地类变化量巨大。二是广东省地形复杂，丘陵较多，资源类型丰富，因此图斑细碎，尤其是耕地图斑，全省5 亩（1 亩≈666.67 m2）以下耕地图斑数量约占耕地总图斑数的52%，但面积仅占耕地总面积的6%左右。三是遥感影像覆盖方面，2022 年全省二、三季度优于2 m 影像覆盖率平均不足60%，最低月份仅为5%，难以满足全域覆盖的调查监测需求。广东省独特的自然资源禀赋导致传统监测数据源覆盖率较低，地类监测工作难度大等问题（杨娜娜等，2021）。

2）支撑精细化管理不足

新形势和要求下，各类自然资源管理业务对调查监测的精度和频次要求更高更密，各类图斑最小上图面积均缩小，监测对象变为自然资源全要素（吴凤敏等，2019）。一是以往的国土变更调查在时间上为每年一次，尤其是涉及耕地的种植情况，没有及时、高效发现自然资源全年地类变化，无法支撑耕地保护、垦造水田、拆旧复垦等自然资源监测监管业务。二是以往的国土变更调查在地类上仅注重建设用地的变化，无法体现耕地、园地、林地等自然资源全要素地类的变化情况，导致法定现状数据无法准确反映各项自然资源管理工作成效（周涛和周长增，2022）。三是为减轻年底国土变更调查压力，2022 年开始自然资源部要求开展日常变更工作。四是国家卫片执法要求月度核查、耕地动态监测要求一年四次，且都将以国土变更调查为基础，而当前调查监测的频率低、周期长，难以满足自然资源业务精细化管理需求。

3）业务协同程度不够

调查监测作为支撑自然资源管理的基础性、前置性工作，需要加强与其他各项业务管理活动的精准对接、双向反馈（葛良胜和夏锐，2020；陈根良等，2021）。目前，广东省在自然资源统一调查监测体系建设完善之前，工作的开展及成果应用依然存在不少问题。一是地理国情监测工作中涉及的专题监测，与当下自然资源中心工作没有完全贴合；二是之前开展的监测工作较为零散，未能将内部各类业务管理数据串联整合，形成自然资源治理合力，存在“两张皮”的现象；三是没有充分利用业务管理数据，实现业务图斑的地类情况动态更新。这些问题导致部门间项目建设交叉重复，数据标准不统一，应用深度不全面，人力和资金浪费等问题。

4）新技术应用有限

目前，广东省人工智能和信息化技术已在执法和耕保等自然资源领域得到初步应用，但在自然资源全业务、全流程监测监管中的应用程度有限，不能满足“真实、准确、可靠”的要求（张毅，2021；自然资源部自然资源调查监测司，2022）。一是现有技术手段落后，变化监测、地类识别等工作难度大、效率低，不论是国土“三调”还是每年的地理国情监测，都耗费了大量的人力、物力和时间（陈军等，2022b）。二是由于当前智能解译技术图斑提取的准确率低，急需建设大规模、多类型、多尺度、具有广东特色的综合解译样本库，提升数据质量和工作效率，打通研发与落地应用的最后一公里。三是信息化应用能力不能满足自然资源全要素调查监测和业务定制等信息化需求（张继贤等，2021）。

3 广东省常态化监测的技术流程

广东省构建的高效、快捷、及时自然资源常态化监测新模式，如图1 所示。充分利用人工智能和信息化等高新技术，基于广东省自然资源综合感知服务系统（简称综合感知系统），以全省自然资源全地类为对象，以业务管理需求为导向，以自然资源业务管理数据为主体、以空天地立体监测数据为辅助，以月度为单位，快速发现自然资源变化图斑，并集成在综合感知系统中；重点围绕耕地保护、执法监督、生态修复等业务，对不同业务类型的变化图斑，通过省市县多级联动、内外业一体化监测等方式，完成常态化监测图斑核查与处置，动态、真实地掌握自然资源变化情况，检验本地区自然资源管理成效；根据全省耕地流入流出、新增建设用地等重点地类变化情况，完成成果统计分析与展示，并自动生成常态化监测月报，对于需要整改的情况及时预警，确保耕地年度“进出平衡”。

图1 常态化监测技术路线Fig.1 Technical route of normalized monitoring

3.1 综合感知数据汇集

省级汇集卫星遥感影像、合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）影像、航空影像、监控视频等感知数据及执法监测、耕地保护、用地审批等业务数据，综合选取监测影像。在选取影像时，以最新的优于1 m 和优于2 m 分辨率的遥感影像为主，包括国家常规推送的公益卫星影像数据。其中，1 m分辨率卫星遥感影像主要包括GF-2 和GF-7 等类型，2 m 分辨率卫星遥感影像主要包括ZY3-01/02/03、ZY1-02C、GF-1 和GF-6 等类型；省级补充商业采购影像，包括每年覆盖全省的商业采购0.5 m 卫星遥感影像和每季度有效覆盖全省超85%范围商业采购优于1 m 卫星遥感影像。并结合商业采购的雨季月度全省覆盖的3 m SAR 影像（主要用于提取建筑物等变化信息）、视频摄像头，以及自然资源业务管理等数据。

3.2 变化图斑发现

常态化监测结合每月即时汇集的基础数据，提取变化图斑，实现即时监测。主要步骤如图2 所示。

图2 变化图斑提取流程Fig.2 Extracting flow of the changed polygon object

（1）变化图斑自动提取。结合遥感影像、视频监控及移动视频等数据，基于自动变化检测能力，对比当期数据与基期数据，依据米级、亚米级遥感影像纹理结构和光谱信息的一致性与差异性特征，以及土地利用类型和分布区位等要素，采用机器学习方法自动提取疑似变化图斑，并通过多时相重复检测、消除重复图斑等方法进一步提升变化检测精度。对软件提取的疑似变化图斑进行后处理，同时对疑似变化图斑边界进行自动修正，减少锯齿线条，形成软件智能提取的疑似变化图斑集。

（2）图斑分级与标识。开展疑似变化图斑与业务的关联分析，通过叠加疑似变化图斑与自然资源业务管理数据，研判变化图斑的关联业务，分析标识变化图斑需要监测的内容与频率。

（3）人机交互的内业综合检核分析。结合年度国土变更调查数据成果、国家下发卫片执法图斑等相关资料，通过叠加高分辨率遥感影像、业务管理数据和历史调查监测数据，对自动提取的疑似变化图斑和业务审批、备案、更新的新增图斑，进行筛查检核，修正图斑边界，标注图斑属性，剔除季节性变化、耕地内地膜变化、同一地物色彩变化等伪变化图斑；利用字段赋值工具，对图斑字段进行规范化、统一化处理；通过数据质量检查，最终形成常态化监测变化图斑数据成果。

3.3 变化图斑处置

省级每月5 日定期更新综合感知系统中的变化图斑，地方在综合感知系统中对变化图斑进行领取，应用于所需业务处置。根据轻重缓急、重点先行的原则，地方对不同类型的图斑采取不同的处置方式（表2），完成“月清”任务。 当变化图斑与部卫片执法图斑和耕地卫片监督图斑相交时，若卫片执法、耕地卫片监督已完成外业核查举证工作且现状未发生新的变化，则直接迁移其举证材料，不再重复外业调查；否则，按照现状调查举证。

表2 变化图斑处置要求表Tab.2 Table of disposal requirements for changed polygon object

3.4 省市县三级审核

结合最新的遥感影像及年度国土变更调查成果，由省、市、县三级逐级对外业核查上报的举证照片和附件等信息进行审核，确保其真实性和准确性。其中，地方审核方式可由市级统一组织，也可采用以县级为主体、市级复核确认的形式开展。省级审核通过的图斑，将形成审核数据集，进入常态化监测工作库；审核不通过的图斑，由市县重新进行实地核查举证与上报。

3.5 处置结果回流

对于通过省级审核的图斑，处置结果直接回流至常态化监测工作库。对需整改的违法图斑，由执法部门明确整改措施和整改时限，及时组织整改，整改到位后，将图斑转交调查部门按照年度国土变更调查的规则进行调查举证，整改结果回流到常态化监测工作库；对于地方未完成整改或未响应图斑，持续跟踪监测，在年度国土变更调查中结合工作需要，作为补充核实图斑下发地方调查举证；对未完成整改的图斑以及推（堆）土图斑等情况，进行“季度”核查，持续跟踪图斑，直至“销号”为止。

3.6 监测成果应用

以常态化监测工作库为基础，利用综合感知系统进行成果统计分析与展示，自动生成当月常态化监测月报，推送至省厅各相关处室和各地级以上市自然资源主管部门，并通报响应率在全省排名靠后的地区，及时预警耕地、建设用地、闲置用地等重点地类情况。对于需要整改的情况，及时整改，避免纳入年底国土变更调查和第二年的卫片执法中，确保耕地年度“进出平衡”等。此外，结合不同业务专题需求，将常态化监测成果应用于业务管理工作中，真正达到“一次监测、多个专题、N种应用”的目的。

4 关键技术研发及能力建设

4.1 自动变化检测

自动变化检测能力是整个常态化监测工作的关键环节，用于快速自动提取自然资源变化图斑，解决传统调查监测效率低、费时费力等问题（王硕等，2021）；并支撑建设用地批后监管、耕地保护、土地执法等应用。技术思路如图3 所示。

图3 自动变化检测技术思路Fig.3 Technical scheme of automatic change detection

（1）利用多分辨率数字正射影像、视频、照片、SAR 等基础数据和国土“三调”数据、地理国情监测数据、数字高程模型、卫片执法数据等辅助数据，按照统一方式组织数据，构建综合解译样本库。通过人工标注、半自动（或自动标注）等手段，进行样本标签采集，汇聚形成多类别样本库。

（2）针对不同业务应用场景变化检测需求，筛选出满足业务需求的样本，进行模型训练，研发自动变化检测工具，开展针对具体业务的自动变化检测应用，快速获取自然资源变化线索，实现常态化监测变化信息的动态、快速发现。

（3）对应用过程中容易出现的错误分类图斑，及时修正，更新到样本库，持续更新补充样本，形成“采集—训练—解译—修正—采集”样本动态采集循环模式，即时优化样本；优化后的样本又进一步推动模型迭代优化，获得新的模型参数，不断促进应用模型解译效果提升，形成样本库与应用模型优化闭环。

目前，自动变化检测能力已经应用于全省常态化监测变化图斑生产实践中，并在以下五个方面取得了进展。

（1）技术标准方面。为统一样本库分类标准、统一作业要求，参与编制《地理人工智能样本数据库建设规范》（行业标准）和《广东省自然资源智能解译样本分类（米级、亚米级卫星遥感影像）》（地方标准）。

（2）样本生产方面。结合广东省业务场景、数据源、地理环境、时间季节等因素，构建了大规模、多类型、多尺度的综合解译样本库。目前已生产样本数量达到千万级，包括变化检测、语义分割、目标识别及场景分类等类型样本。

（3）模型训练方面。形成全要素变化检测、建筑物变化检测、多要素语义分割和视频预警模型等17 个成熟的智能解译模型和专题模型，用于智能检测全要素地类变化情况。

（4）检测精度梳理方面。共梳理出90 余种变化类型，并细化各类型的精度评价。其中，耕地“非农化”、新增建设用地、新增耕地等情况的查全率均达到90%以上，但耕地“非粮化”的查全率较低。针对耕地变为园林草等类型精度较低的情况，分别利用先验知识结合语义分割模型、耕地专题变化检测模型等技术手段进行优化，优化后的精度可提高约7%左右。

（5）变化检测效率方面。使用“智能提取+人工干预”的图斑处置方式，正常情况下，单日处理影像50 幅左右，用时5.4 h；高峰时段，单日处理影像200 幅左右，用时约20.5 h。1 台A100 算力服务器（8 卡）提取一次广东省全域变化图斑耗时28 h，平均一个县（1500 km2）约1.5 h，监测作业效率可达170 km2/（人·天），比纯人工图斑处置最高效率70 km2/（人·天）提升了2.4 倍。

4.2 变化图斑分级与标识

为便于后续开展变化图斑处置、统计分析等工作，围绕自然资源管理业务监测需求，分门别类对变化图斑进行分级与标识，如图4 所示。

图4 变化图斑分级标识流程Fig.4 Grading and marking flow of changed polygon object

（1）将变化图斑分为疑似耕地“非农化”图斑、疑似耕地“非粮化”图斑、新增耕地图斑、专项业务图斑、涉林图斑及其他图斑等，详见表2。

（2）变化图斑标识主要包括以下内容：①基于年度国土变更调查数据库，对变化图斑进行年度国土变更调查地类标识；②根据土地利用总体规划、永久基本农田、生态保护红线等数据，对变化图斑进行规划信息标识；③根据批地、供地、备案设施农业用地、临时用地等数据，对变化图斑进行用地信息标识；④根据业务需求对变化图斑进行业务类型标识。

4.3 综合感知系统建设

综合感知系统以提升自然资源全域调查、动态监测预警为目标，以自然资源管理业务需求为导向，充分利用空间信息、人工智能、通信技术及物联网等技术手段，通过构建“综合集成、点面结合、动态协同”的感知网络和集智能分析、资源调度、业务协同、持续跟踪、综合展示一体的监测指挥枢纽，打造自然资源调查监测前端数据采集核查的统一入口，全方位提升数据采集供给能力，形成自然资源全域、全要素、全链条监测能力和高精度、即时快捷的常态化监测应用支撑能力，擦亮自然资源监测监管的“慧眼”。

如图5 所示，综合感知系统不仅整合了广东省自然资源在线巡查系统的功能，同时针对自然资源管理业务前端数据采集需求，建设面向自然资源业务管理前端数据采集的统一入口，实现自然资源调查监测多端数据动态获取能力。系统包括感知汇集子系统、变化检测子系统、图斑分级标识子系统、协同调查子系统、成果管理子系统及运维管理子系统六个主题，服务于全域监测、专题重点检测、业务驱动监测和应急监测等业务。系统具体建设内容如下：

图5 综合感知系统界面Fig.5 Interface of Guangdong natural resources comprehensive perception service system

（1）数据汇集共享能力，接入视频数据、影像数据和传感器数据，以接口共享、服务发布等方式进行数据共享，实现面向自然资源不同类型感知数据的汇集和共享能力；

（2）变化检测能力，实现自然资源地类的自动提取以及疑似变化图斑自动识别；

（3）关联分析能力，构建卫片执法、耕地保护、日常变更调查等业务分析模型，辅助变化图斑信息精准推送；

（4）任务调度核查能力，实地核查任务的管理、任务的推送、任务执行结果的管理等，提高外业核查效率，服务常态化监测。

5 试点实践

2022年6~9月，根据全省地域特点和经济条件，选取江门市新会区、惠州市大亚湾开发区、梅州市大埔县作为试点区域（表3），摸清常态化监测实施过程中的痛点难点，全面评估项目开展成效，梳理项目实施路径，为后续全省全面推进常态化监测工作积累经验。

表3 常态化监测试点情况表Tab.3 Table of normalized monitoring pilots

试点区域以2021 年变更调查影像为基础，结合2022 年4~6 月优于2 m 和优于1 m 的遥感影像数据，利用自动变化检测能力，经人机综合校核与变化图斑分级标识，提取并上线试点区域变化图斑。

5.1 准确率的验证

为反向验证内业工作成效，优化图斑提取规则，提升内业图斑提取准确率，试点地区需外业核查省级下发的所有图斑。基于三个试点的外业省级审核有效数据，按照变化图斑个数统计，图斑变化的准确率为92.36%；按变化图斑面积统计，对比2021 年年度变更调查成果，图斑变化的面积比例为74%。

通过逐一对比分析省级下发图斑与外业核查成果，分析二者不一致的原因主要是影像不清晰和内业人机综合校核误判等导致的。例如，影像不清晰，导致内业提取的图斑为坑塘水面，外业调查实地为开采矿区临时积水；内业判别错误，导致内业提取其他推堆（填）土，外业调查实地为水库。

5.2 构建新的工作模式及业务化应用

（1）打破传统各业务单独开展专题监测的工作模式，将内部各自然资源业务管理数据串联整合，与业务管理精准对接、双向反馈，通过“一次监测”，形成“多个专题”，提供给各个业务部门进行“N种应用”，形成自然资源治理合力。

（2）建立覆盖多部门、多层级的合作协同机制，形成工作合力和上下联动、省市县镇一体的业务处置模式，实现全省自然资源各业务部门常态化监测协同更新、省市县一体化贯通。

（3）形成了自然资源常态化监测工作方案（含工作指引），并在三个试点过程中不断优化完善，为全省铺开夯实基础。

（4）统一调查举证平台，建设综合感知系统，整合执法巡查和调查监测举证软件，实现一套软件，多种业务信息共享互通，减少工作重复。

试点面向调查监测、执法监督、耕地保护和生态修复等业务，共开展日常变更调查、耕地“非农化”监测、“非粮化”、新增违法建设用地、临时用地等14项需求的监测探索，基本实现了变化图斑“T+3”天自动提取。试点从省级影像处理、变化图斑提取与分级标识、数据下发、变化图斑处置、省市县三级审核、自动生成报告等各个环节验证了常态化监测的工作流程，逐步完善和优化综合感知系统。

6 结 论

本研究通过关键技术应用探索和实现，结合试点区域实践，逐步建立和完善了常态化监测工作机制、工作模式和能力建设等。在体制机制方面，横向上协调业务部门相互配合，纵向上调动省市县镇多级联动协同；在技术方面，整合省级技术支撑部门的通力合作、技术突破，强化市县级技术支撑队伍建设；在成果质量管理方面，充分利用“技术+制度”的质量管理模式，确保成果数据真实性，切实发挥常态化监测工作在自然资源业务管理中的引领性、保障性作用。广东省自然资源常态化监测工作模式的建立，通过“即时监测、月清季核、年度总结”，实现“一次监测、多个专题、N种应用”，将广东省调查监测工作从过去单一化、低频次的年度国土变更调查时代，逐步迈向“即时精准、智慧互联、协同共治”的智能化、智慧化的常态化监测时代，实现对自然资源业务监测监管需求的全覆盖，达到“高效、快捷、及时”的目标，支撑广东自然资源“双高”示范省建设。