空间数据融合技术在土地利用规划中的应用研究

2024-02-09张良张广法韩明洋

科技资讯 2024年24期

摘要：随着城市化进程的加快和人口增长，土地资源的合理利用与管理面临日益严峻的挑战。传统的土地利用规划方法往往难以应对复杂的社会经济和环境变化，因此，空间数据融合技术应运而生。该技术通过整合多种数据源，包括遥感影像、地理信息和社会经济数据，为土地利用规划提供了更为全面和精确的信息支持。探讨了空间数据融合技术在土地利用变化监测、生态环境评估、城市扩展规划、资源管理等领域的具体应用，以期为相关工作人员提供指导借鉴。

关键词：空间数据融合技术"土地利用规划"资源配置"持续发展

Research"on"the"Application"of"Spatial"Data"Fusion"Technology"in"Land"Use"Planning

ZHANG"Liang"ZHANG"Guangfa*"HAN"Mingyang

Yantai"Coastal"Zone"Geological"Survey"Center"of"China"Geological"Survey，"Yantai，"Shandong"Province，"264000"China

Abstract："With"the"acceleration"of"urbanization"and"population"growth，"the"rational"utilization"and"management"of"land"resources"are"facing"increasingly"severe"challenges."Traditional"land"use"planning"methods"often"difficult"to"cope"with"complex"socio-economic"and"environmental"changes，"so"spatial"data"fusion"technology"comes"into"being."This"technology"provides"more"comprehensive"and"accurate"information"support"for"land"use"planning"by"integrating"multiple"data"sources，"including"remote"sensing"images，"geographic"information，"and"socio-economic"data."It"explores"the"specific"applications"of"spatial"data"fusion"technology"in"land"use"change"monitoring，"ecological"environment"assessment，"urban"expansion"planning，"and"resource"management，"hoping"to"provide"guidance"and"reference"for"relevant"personnel.

Key"Words："Spatial"data"fusion"technology;"Land"use"planning;"Resource"allocation;"Sustainable"development

在全球范围内，城市化进程的加速和经济发展的不断推进使土地资源的利用面临前所未有的压力。土地利用规划作为资源管理的关键环节，其目标在于实现土地资源的高效配置与可持续利用。信息技术的迅猛发展为土地利用规划提供了新的机遇，尤其是空间数据融合技术的应用展现出强大的潜力。空间数据融合技术不仅为土地利用变化监测、生态环境评估、城市扩展规划、资源管理等领域提供了新的方法论，还为土地利用规划的科学化和精细化奠定了基础。

1"土地利用规划的基本原则

土地利用规划的基本原则是确保土地资源的合理、高效和可持续利用。通过科学的布局和管理，优化各类用地的配置。这一规划需综合考虑生态环境、社会经济和资源条件等多方面因素，力求在保护生态系统的基础上实现土地利用效益的最大化。协调不同用地类型之间的关系是其核心任务，既要保障农业、林业等生产性用地的稳定性，又要满足城市化进程中建设用地的需求，同时兼顾生态保护用地的持续发展。规划过程中，需要注重区域发展战略的整体性，通过统筹城乡发展，实现土地资源的合理分配，避免资源分布失衡或功能冲突[1]。同时，土地利用规划强调适应自然环境的变化，通过科学评估土地的承载能力与潜在风险，确保土地利用活动符合资源禀赋与环境承受力。规划的实施还需要结合经济发展水平与社会需求，以动态调整来应对未来的不确定性，保持土地利用的灵活性和弹性。为了实现上述目标，需要充分发挥公众参与和政府监管的作用，以提高规划的民主性和科学性，最终推动经济、社会和生态的协调发展。

2"空间数据融合的应用作用

2.1"提高数据整合能力

空间数据融合技术在土地利用规划中显著提高了数据整合能力。它能够有效整合来源多样、格式各异的多源异构数据，打破传统数据处理过程中因数据不一致性和信息孤立而产生的障碍。在土地利用规划中，数据通常来源于遥感影像、地理信息系统（Geographic"Information"System，GIS）、社会经济统计等多种渠道，这些数据因采集手段、分辨率、时效性和数据结构的差异而存在一定程度的不兼容性。通过空间数据融合技术，可以对不同来源的数据进行标准化、配准和统一处理，使其在同一平台上实现无缝对接。这种整合能力不仅能够保留各类数据的特征和价值，还能够在多维度上实现信息的综合分析，从而为规划提供更全面、精准的数据支持。此外，融合技术可以对多尺度、多时相的数据进行综合处理，生成具有更高时空精度的数据产品，使土地利用规划在基础数据层面上更加科学和合理。

2.2"支持动态监测

空间数据融合技术在土地利用规划中的动态监测中发挥了关键作用，能够实现对土地利用变化的实时跟踪和综合分析。这项技术通过整合多时相、多源的遥感影像、GIS数据、社会经济数据，提供了对土地利用动态变化的全面视图。不同时间段的数据经过融合后，可以揭示土地利用类型、范围和空间分布的变化趋势，帮助规划者及时掌握区域内土地利用结构的调整及其潜在影响。在动态监测中，该技术还可以有效提升土地利用变化的检测精度，通过对高频次、多尺度数据的集成分析，识别出变化的微小区域和潜在风险，避免因单一数据源时效性不足而导致的监测滞后[2]。此外，动态监测的结果可直接用于预测未来土地利用的可能变化，为规划调整和优化提供前瞻性的依据。通过动态监测，规划者能够迅速应对土地利用中可能出现的不合理变化或资源过度开发，从而更好地保护生态环境，确保土地资源的可持续利用。

2.3"支持多目标规划

空间数据融合技术在土地利用规划中为多目标规划的实现提供了重要支持。它能够综合不同类型数据，为多元化需求下的规划目标提供精准的分析和权衡依据。在土地利用规划过程中，通常需要同时考虑经济发展、生态保护、社会福祉等多方面因素，而这些目标往往彼此交织，甚至存在一定程度的冲突。通过融合自然地理、生态环境、社会经济等多源数据，技术可以构建起一套多维度、多层次的数据体系，为各类规划目标提供数据支撑和相互关系分析。借助这一体系，可以在规划模型中引入不同目标的约束条件，利用空间优化算法对多目标进行综合权衡，从而找到各方利益的平衡点[3]。同时，空间数据融合技术能够实现规划结果的动态调整，通过对不同目标情景下规划方案的模拟和评价，为决策者提供更加科学的方案选择依据。在此过程中，该技术还能够揭示土地利用各目标之间的空间分布规律及其潜在变化趋势，为实现可持续发展目标下的多目标协同优化提供强有力的支持。

3"空间数据融合技术的具体应用

3.1"土地利用变化监测

空间数据融合技术在土地利用变化监测中的应用为精确跟踪土地利用动态变化提供了重要技术支持。通过融合遥感影像、GIS数据和历史土地利用数据，监测系统能够在空间和时间维度上实现多层次分析。

通过遥感影像中不同波段的反射率信息（如可见光、近红外波段等），可以计算归一化植被指数（NDVI"="（NIR"-"Red）"/"（NIR"+"Red）），以区分建筑、耕地和水体等不同土地类型。同时，GIS数据提供了地形、土壤和气候等多维信息，将其与遥感影像数据结合，可以构建空间矩阵模型。该模型通过计算不同时段的土地利用变换矩阵Mij，即某一时间段内地块从类型i转变为类型j的概率，评估土地利用变化的趋势和速度[4]。利用多时相数据构建的马尔科夫链模型（Markov"Chain"Model）能够基于当前土地利用结构状态，预测未来的土地分布格局。此外，融合技术通过机器学习算法（如支持向量机、决策树）实现对大数据的分类处理，自动识别出用地类型的变化，并对变更点进行标记，使决策部门可以根据空间聚集度和趋势图生成变化热点区域，辅助规划人员制定更加科学的土地管理策略。

通过融合技术手段，土地利用变化监测不仅提升了监测精度，也实现了对未来用地的科学预测。

3.2"生态环境评估

在生态环境评估中，空间数据融合技术通过集成多源数据，如遥感影像、地形数据、气候资料和生物多样性信息，构建了一个多维分析系统，以支持精细化的生态状态监测和评估。

遥感影像提供了生态系统中地表特征的丰富信息，通过反射率数据计算植被覆盖指数（如NDVI）或地表温度变化参数，可以帮助识别不同的生态类型并量化其健康状态。基于GIS地形数据，系统进行地形因子分析，通过坡度、坡向和海拔等参数的空间插值方法Z（x，y）=f（x，y）+ϵ，生成栖息地适宜性模型，评估特定生态区的生物多样性分布情况。气候数据（如年均降水量和气温）作为权重因素被引入模型中，以权重系数Wi调整各项生态因子的影响力，形成生态环境综合评价公式：

式（1）中：Xi表示不同环境变量。

此类多源数据的融合使生态评估能够实现空间动态监控和潜在生态威胁识别，例如，分析植被退化、土壤侵蚀或水源枯竭的趋势。基于生物多样性信息构建的物种分布模型（Species"Distribution"Model）通过机器学习算法对样本数据进行分类预测，揭示潜在的生态环境变化，便于管理者采取早期干预措施，以维护生态稳定。

空间数据融合技术的应用不仅提高了生态评估的时空分辨率，还为环境保护提供了科学依据，确保土地利用规划能够与生态环境的可持续性相协调。

3.3"城市扩展规划

在城市扩展规划中，空间数据融合技术通过整合遥感影像、GIS数据和人口统计等多源信息，实现对城市边界扩展趋势的精准监控与科学预测。

遥感影像提供的高分辨率数据，能够识别建筑、道路和绿地等不同类型的地物，从而精确标定现有城市空间布局（如图1所示）。通过GIS，对这些数据进行空间叠加分析，结合历史扩展数据，可以构建空间回归模型，用于预测未来的城市扩展范围。模型中引入人口密度、交通网络、地价变化等因素作为独立变量，通过回归方程，计算不同区域的扩展潜力

Y=α+β1X1+β2X2+....βnXn+ϵ""（2）

式（2）中：Y表示城市扩展的可能性；X表示系列变量为各因素的数值；β表示系数。通过此回归模型，可识别出未来城市扩展的高潜力区域，进而指导土地规划。

与此同时，利用地形数据及海拔分布，城市扩展可避开生态敏感区和高风险地带，确保规划的可持续性。基于这些数据，分析得出的扩展模式图可以帮助管理者制定合理的用地政策，以有效防止无序扩张。

此类空间数据融合技术在城市扩展规划中的应用不仅优化了土地资源的合理分配，也为城市化进程中的可持续发展提供了可靠的技术支撑。

3.4"资源管理

在资源管理中，空间数据融合技术通过整合地质、地理、气候和社会经济数据，实现了对土地、水源、矿产等资源的精准监控与动态评估。

通过遥感影像分析不同区域的地表覆盖类型（如水体、森林、农田），并结合高程数据，可以生成资源分布图，从而识别出资源富集或稀缺区域。同时，将气候数据（如降雨量、温湿度）与地质特征进行叠加，能够构建资源预测模型，如利用水文地质模型量化可再生水资源的空间分布[5]：

式（3）中：Q为可再生水资源量；P为降水量；ET为蒸散量；R为地表径流。

基于GIS系统的空间插值法将矿产资源分布数据与开采潜力指数进行融合，生成矿产资源潜力分布图，以预测不同区域的可开采性。在农业资源管理中，土地质量数据结合气候条件与土壤类型的空间匹配分析，可以指导农作物的最优种植规划，支持精准农业的发展。此外，空间数据融合技术能通过对历史开采、农业活动等人类活动数据的分析，识别资源利用的时空变化模式，进而为政策制定者提供数据支撑，优化资源分配策略。

这种多源数据的融合不仅能提高资源监测的精确性，也使资源的管理更具前瞻性，有助于实现土地利用规划中的资源可持续利用目标。

4nbsp;结语

综上所述，空间数据融合技术在土地利用规划中的应用显示出极大的潜力和广泛的前景。通过有效整合来自不同源的数据，该技术不仅提升了对土地利用变化的监测能力，还加强了对生态环境的评估，促进了城市扩展的科学规划。在资源管理方面，空间数据融合技术提供了全面的视角，使对自然资源的监控与管理变得更加高效和精细。这种技术的实施不仅有助于提高土地资源的使用效率，也为政策制定者提供了科学依据，从而确保土地利用的可持续性和生态保护的协调。未来，随着大数据和人工智能技术的进一步发展，空间数据融合技术的应用将更加深入，进而为土地利用规划提供更为强大的支持。

参考文献