摘要：国土空间布局规划是一个涉及资源分配、土地使用、生态保护等多个方面的复杂项目，其目标是实现区域的经济、社会、生态等多方面的可持续发展。因此，如何通过科学有效的手段对空间信息进行高效管理和利用，成为当前亟需解决的问题之一。利用多源数据融合方法可以有效地解决多领域之间信息不对称问题，从而为空间规划提供更精确和全面的决策依据。

关键词：多源数据；国土空间布局规划；措施

1国土空间布局含义及其优化方向

1.1制定细化标准，厘清相互关系，坚持“三大效益”统一

尽管我们已经为生产、居住和生态空间设定了明确的总体标准，但在实际的规划和执行过程中，我们仍然没有一个清晰的准则。因此，如何通过科学有效的手段对空间信息进行高效管理和利用，成为当前亟需解决的问题之一。例如，生活空间的适宜性在实际生活中是一个复杂的问题。由于人口密度和地形地貌的不同，居住标准也会有很大的差异。通常，人口密度较高的大都市区的居民住宅楼的容积率通常会高于人口较少的地区。但是，如果都市区的容积率过高，虽然可以节约土地，但居民的宜居感会受到很大的影响。这就是大城市区在处理集约化和宜居性关系时的一个难点。另外，三生空间之间存在着紧密的联系。通常，生态空间中的清澈山水是国土空间布局的基本要求，生产空间的高效集约是国土空间布局的基本要求，而生活空间的适宜宜居性是国土空间布局的目标要求。这三者相互影响、相互促进，不能完全分离。因此，“三生空间”必须协调统一。“三生空间”的设计理念与“三大效益”的目标是一致的。所谓“三效”即指社会效应、经济效应和环境效应。在生产空间中，主要的目标是追求经济收益，而在生活空间中，更多的是追求社会价值，生态空间则更注重生态的益处。所以，从本质上看，“三生空间”都有其各自特定的内涵和作用机制，它们之间既相互独立又相互依赖。强调“主要”意味着追求的不仅仅是生产空间，例如，在追求经济回报的同时，生产空间也应考虑到就业和环境保护的需求，而生态空间在追求生态利益的过程中，也应确保在不对环境造成伤害的情况下将其转化为经济回报。

1.2优化国土空间布局，需要建立科学的国土空间规划体系

科学的空间规划为布局和优化调整提供了明确的方向。目前，我国的国土空间规划正在有条不紊地进行中，但作为一个中长期的规划体系，其科学结构还未完全建立。各规划间的相互关系尚未明确，特别是作为主导的高级规划需要进一步明确。随着经济全球化的深入和区域一体化进程的加快，如何处理好不同层级的国土空间规划的协调配合已经成为一个亟待解决的现实难题。在国家发展和改革委员会以及自然资源部的统筹指导下，我们需要精心设计国土空间规划体系。同时，我们还应努力实现各规划的基础数据、坐标系统、规划期限和管控规则的统一，以实现“多规合一”的目标，从而解决当前各规划之间衔接不畅的问题。当前最迫切的任务在于尽快建立起一个相对完整的全国范围内的国土资源综合调查数据库，为制定新一轮国土开发整治战略奠定坚实基础，同时为实施土地用途管制提供依据。在这其中，最为关键和棘手的问题是如何平衡国土空间规划与国民经济及社会发展规划之间的关系。是否能够达到统一的空间计划、统一的用途管理和统一的管理权限，以及谁将成为其他各种规划的“宪法”级高级规划，这些问题至今仍需要进一步的深入探讨。

2 国土空间布局规划中应用的多源数据融合技术

2.1遥感影像处理技术

在国土空间布局规划的研究中，遥感影像被视为关键的数据来源。利用遥感信息进行土地利用现状调查与动态监测是土地资源可持续发展战略的客观要求。遥感图像处理的主要技术手段包括：对遥感图像进行预处理，这涵盖了辐射校准、几何矫正以及大气矫正等方面。（2）遥感图像的分类涵盖了有监督和无监督两种分类方式。（3）遥感图像的融合技术涵盖了全色与多光谱的融合以及多时相的遥感图像融合等多种方法。（4）遥感图像的变化检测涵盖了差值法、协方差法以及主成分分析法等多种方法。

2.2 GIS空间分析技术

在国土空间布局规划过程中，GIS空间分析技术发挥了至关重要的角色。随着经济全球化的深入和区域一体化进程的加快，如何处理好不同层级的国土空间规划的协调配合已经成为一个亟待解决的现实难题。在GIS的空间分析中，经常采用的技术有：缓冲区分析，其目的是确定哪些区域会受到特定地理条件的影响。（2）叠加分析被应用于研究各种地理元素间的空间联系。（3）网络分析被应用于研究地理元素间的连通性以及最短路径。（4）空间插值技术被应用于根据已知位置的属性值来推断未知位置的属性值。

2.3 数据融合算法

接下来介绍的是几种经常使用的数据融合技术，其中包括主成分分析（PCA）。它可以为国土资源空间数据提供可视化、直观化和定量化的表达手段。PCA是一种线性转换技术，专门用于数据降维和压缩处理。它可以根据输入信号特征构造一个低维空间，然后利用高维数据来代替这个低维子空间，从而降低维数并提高分辨率。通过对初始数据执行正交转换，我们获得了一组全新的正交基，并将这些数据映射到这些新的正交基上，从而达到数据降维的目的。由于它可以很好地保持原始图像信息不变，因此非常适合空间数据集或多光谱图像等高维空间的特征提取、分类与识别。在进行国土空间布局的规划时，PCA经常被应用于遥感图像的融合以及变化的检测。其基本思想是通过大量样本训练建立网络并对网络结构进行调整以提高预测精度。（2）人工神经网络技术（ANN）。将其应用到土地适宜性评价中可以提高土地适宜性评价的准确性。ANN是一个能够模拟人脑神经元结构的计算模型，它具备很强的非线性拟合能力和学习能力。由于其训练过程简单、收敛速度快等优点，被广泛地应用于二值图像分割。在进行国土空间布局的规划时，ANN经常被应用于遥感图像的分类以及空间的插值处理。（3）支持向量机，也被称为SVM。它主要应用在图像分析与理解方面。SVM是一种以结构风险最小化为核心原则的监督式学习策略，它展现出了出色的泛化和分类能力。在进行国土空间布局的规划时，SVM经常被应用于遥感图像的分类工作。

结束语：随着科技持续进步，未来的国土空间布局规划将展现出智能化、细致化和绿色化的发展方向。这种算法主要用于特征提取和分类识别。智能化意味着在规划阶段充分运用人工智能和大数据等先进技术，对各类数据进行自动化的处理和分析，以实现规划方案的智能生成和优化；精细化意味着在整个规划流程中，更多地关注和处理各种细微的信息，以确保规划方案既细致又精确；绿色化是指在规划过程中充分考虑到生态环境因素，提高规划方案的环保性和可持续发展性。绿色化意味着在整个规划过程中，我们要重视生态环境的保护和资源的可持续利用，确保规划方案既生态友好又走向绿色发展。

参考文献：

[1]李新，袁林旺，裴韬，等.信息地理学学科体系与发展战略要点[J].地理学报，2021，76（9）：2094-2103.

[2]汪熹子.基于多源数据融合的3D城市景观测度及对城市活力的影响研究[D].重庆：重庆大学，2022.

[3]宋玉莲.基于多源数据融合的城市核心要素提取及时空变化分析[D].长春：吉林大学，2022.

[4]陈勇恒.基于多源数据融合的城市交通拥堵机理分析[D].济南：山东交通学院，2021.

[5]杨天人，金鹰，方舟.多源数据背景下的城市规划与设计决策：城市系统模型与人工智能技术应用[J].国际城市规划，2021，36（2）：1-6.