摘要：国土整治项目对优化土地资源配置、推动区域协调发展意义重大，其效益后评估是衡量项目实施成效的重要环节。传统评估方式在数据获取、分析维度上存在局限，难以全面精准反映项目效益。地理信息大数据具有覆盖范围广、时空信息丰富、动态更新快等特性，将其引入国土整治项目效益后评估，通过整合多源地理空间数据，构建涵盖经济效益、社会效益、生态效益等多维度的评估指标体系，结合科学的数据分析方法与模型算法，实现对国土整治项目效益的动态、精准评估，为后续项目决策、优化管理提供有力的数据支撑与科学依据，促进国土整治工作高质量发展。

关键词：地理信息大数据；国土整治；效益后评估；模型构建

引言

国土整治旨在对国土空间进行科学合理的开发、利用、保护和修复，是推动生态文明建设、保障国家粮食安全、促进城乡融合发展的重要手段。随着国土整治项目规模不断扩大、类型日益复杂，科学评估项目实施后的综合效益，成为提升国土整治工作质量、实现资源可持续利用的关键。传统的国土整治项目效益后评估主要依赖人工调查与有限的数据统计，存在数据获取不全面、分析手段单一、时效性差等问题，难以满足精细化、动态化评估需求。地理信息大数据融合了卫星遥感、全球定位系统、地理信息系统等多源数据，具备海量、多维、实时更新等特点，能够为国土整治项目效益后评估提供丰富的数据资源与创新技术路径，构建基于地理信息大数据的评估模型，对提高评估准确性和科学性、推动国土整治工作可持续发展具有重要意义。

1 地理信息大数据在国土整治项目效益后评估中的应用基础

1.1 地理信息大数据的特性

地理信息大数据具有多源性、时空性、动态性和关联性等显著特性。多源性体现在数据来源广泛，涵盖卫星遥感影像、无人机航测数据、地面监测站点数据、社会经济统计数据等；时空性赋予数据明确的空间位置和时间属性，可直观反映地理现象在空间上的分布特征和随时间的演变规律；动态性使得数据能够实时或准实时更新，及时捕捉国土空间变化信息；关联性则表现为各类地理信息数据之间存在内在联系，通过数据挖掘与分析可揭示地理现象背后的因果关系。

1.2 国土整治项目效益评估需求

国土整治项目效益评估需综合考量经济效益、社会效益和生态效益。经济效益评估关注土地产出率提升、项目投资回报率等指标；社会效益评估涉及居民生活质量改善、就业机会增加、城乡协调发展等方面；生态效益评估着重于植被覆盖变化、水土流失治理、生物多样性保护等内容。传统评估方法在数据获取和分析能力上难以满足多维度、高精度的评估需求，而地理信息大数据能够从空间维度和时间序列上，为各项效益指标的量化评估提供丰富数据支持，契合国土整治项目效益全面评估的现实需求[1]。

2 基于地理信息大数据的国土整治项目效益后评估指标体系构建

2.1 经济效益评估指标

经济效益评估围绕土地利用效率和经济产出展开。选取土地复垦率、耕地质量等级变化、单位面积农业产值、新增建设用地开发利用率等指标，通过地理信息大数据中的土地利用现状数据、土壤质量数据、农作物产量数据等，分析国土整治项目实施前后土地资源的经济价值变化，量化项目对区域经济发展的贡献程度。

2.2 社会效益评估指标

社会效益评估聚焦于项目对社会发展的影响。包括农村居民人均收入变化、基础设施覆盖率、公共服务可达性、区域人口流动等指标。借助地理信息大数据中的人口分布数据、交通路网数据、公共服务设施数据等，评估国土整治项目在改善居民生活条件、促进区域均衡发展方面的成效。

2.3 生态效益评估指标

生态效益评估以生态环境改善为核心。设置植被覆盖率、水域面积变化、土壤侵蚀模数、生物栖息地连通性等指标。利用卫星遥感影像数据、生态监测数据，分析项目实施后生态系统结构和功能的变化，衡量国土整治项目在生态保护和修复方面的效果。

2.4 指标体系的整合与优化

构建的多维度评估指标体系需进行整合与优化。通过相关性分析、主成分分析等方法，筛选出具有代表性、独立性的关键指标，避免指标冗余；同时，根据不同类型国土整治项目的特点和目标，调整指标权重，确保评估指标体系能够准确反映项目实际效益，提高评估结果的科学性和合理性。

3 基于地理信息大数据的国土整治项目效益后评估模型构建方法

3.1 数据预处理与融合

地理信息大数据来源多样、格式复杂，需进行预处理与融合。首先，对卫星遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像增强等处理，提高数据质量；对地面监测数据进行误差校验和缺失值插补。然后，运用数据融合技术，将多源异构数据统一到相同的空间参考坐标系下，实现数据的无缝集成，为评估模型提供准确、完整的数据基础。

3.2 模型构建技术与算法

采用地理信息系统（GIS）空间分析技术、机器学习算法等构建评估模型。利用 GIS 空间分析功能，如缓冲区分析、叠加分析、网络分析等，挖掘地理数据空间关系，分析国土整治项目效益的空间分布特征；引入随机森林、支持向量机等机器学习算法，建立效益指标与影响因素之间的非线性关系模型，实现对项目效益的精准预测和评估。

3.3 模型验证与优化

构建的评估模型需进行验证与优化。通过收集不同区域、不同类型国土整治项目的实际数据，将模型评估结果与实际情况进行对比分析，计算模型评估误差。根据误差分析结果，调整模型参数、优化算法结构，不断提高模型的准确性和可靠性，确保模型能够有效应用于国土整治项目效益后评估实践。

4 基于地理信息大数据的国土整治项目效益后评估模型应用保障

4.1 数据共享与安全保障

建立地理信息大数据共享平台，制定统一的数据标准和共享规范，促进自然资源、生态环境、统计等部门间的数据流通与共享，打破数据壁垒。同时，加强数据安全管理，采用数据加密、访问控制、备份恢复等技术手段，保障数据在采集、存储、传输和使用过程中的安全性和完整性，防止数据泄露和滥用[2]。

4.2 技术支持与人才培养

加大对地理信息大数据技术研发的投入，鼓励科研机构和企业开展相关技术创新，提升数据处理、分析和建模能力。加强专业人才培养，通过高校学科建设、职业技能培训等方式，培养既懂国土整治业务又掌握地理信息大数据技术的复合型人才，为评估模型的构建和应用提供技术支持和人才保障。

4.3 制度建设与政策引导

完善国土整治项目效益后评估相关制度，明确评估主体、评估流程和评估标准，将基于地理信息大数据的评估方法纳入制度规范。制定相关政策，鼓励在国土整治项目管理中应用地理信息大数据评估模型，对评估结果优秀的项目给予政策倾斜和资金支持，引导国土整治工作向科学化、精准化方向发展。

结语

基于地理信息大数据构建国土整治项目效益后评估模型，是适应新时代国土整治工作需求、提升评估科学性和精准性的重要举措。通过发挥地理信息大数据的特性，构建多维度评估指标体系，运用先进的技术方法构建评估模型，并辅以完善的数据共享、技术支持和制度保障，能够实现对国土整治项目效益的全面、动态、精准评估。这不仅有助于科学总结项目实施经验，为后续项目决策提供依据，还能推动国土整治工作高质量发展，促进国土空间合理开发与保护，实现经济、社会和生态效益的协调统一。

参考文献：

[1]高振宇，赵立伟，王军.国土整治项目生态效益评估方法研究——基于多指标综合评价模型[J].土木建筑工程信息技术，2020，(3)：45-50.

[2]李春雷，刘秀莲，张继刚.国土整治项目可行性研究与生态效益评估——以某流域治理项目为例[J].水土保持通报，2021，(6)：78-83.