摘要：本文探讨了人工智能算法在土地卫片执法中的应用现状及功能，重点分析了监测与识别两大功能领域。首先介绍了土地卫片执法的背景和现行方式存在的问题，随后深入探讨了人工智能技术在执法领域的发展趋势。在监测功能方面，讨论了监测对象与指标、算法原理以及效果评估方法；在识别功能方面，探究了执法对象和违法行为的识别技术与方法，并提出了识别准确性评估与提升策略。

关键词：人工智能算法；土地卫片执法；监测功能

引言

土地资源是国家发展的重要基础，然而，土地利用过程中存在的违法行为和不当利用现象严重影响了土地资源的合理利用和保护。为有效监管土地利用，提升执法效能，人工智能技术被引入土地卫片执法领域。本文旨在探讨人工智能算法在土地卫片执法中的应用现状及其监测与识别功能，以期为进一步完善土地管理提供技术支持和决策参考。

一、土地卫片执法概述

（一）土地卫片执法概念解析

土地卫片执法是指利用航拍或卫星遥感技术，结合地理信息系统等技术手段，对土地利用进行监测和执法的一种方式。通过获取高分辨率的航拍图像或卫星影像，对土地利用情况进行全面、及时的监测和分析，从而实现对违法用地行为的发现、查处和监管。该执法方式利用先进的信息技术手段，能够快速获取大范围土地利用信息，并实现对违法行为的精准识别和定位，具有较高的效率和准确性。

（二）现行执法方式存在的问题

传统的土地执法方式存在着诸多问题，主要包括以下几个方面：首先，依赖人工巡查的方式效率低下，覆盖范围有限，容易漏检和盲区；其次，执法过程中存在主观因素干扰较多，执法结果难以保证客观公正；再者，违法用地行为往往隐蔽性强，难以及时发现和证实；此外，执法资源分配不均衡，导致监管效果不尽如人意。因此，传统执法方式已经难以适应日益复杂的土地利用管理需求，亟待引入先进的技术手段，提升执法效能和监管水平。土地卫片执法作为一种新兴的执法方式，正是为了解决传统执法方式的诸多问题而应运而生，具有较大的发展潜力和应用前景。

二、人工智能算法在土地卫片执法中的应用现状

（一）人工智能技术在执法领域的发展概况

近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在执法领域的应用也日益广泛。人工智能技术通过机器学习、深度学习等算法，能够对大规模数据进行智能化处理和分析，为执法部门提供了全新的工具和手段。在土地卫片执法中，人工智能技术可以应用于航拍图像或卫星影像的处理与分析、违法用地行为的识别与监测等方面，为执法工作提供了技术支持和智能化解决方案。

（二）已有案例分析与应用实践

已有的案例和实践表明，人工智能算法在土地卫片执法中的应用已取得了一定的成效。例如，在土地利用监测方面，利用卫星影像和机器学习算法结合地理信息系统，可以实现对土地利用类型的自动识别和监测，提高了监管效率和监测精度；在违法用地行为的识别方面，基于深度学习的图像识别技术可以自动识别出违法建筑、违规围墙等违法用地行为，实现了对违法行为的快速发现和准确定位。

除此之外，一些地方政府和执法部门也已经开始尝试将人工智能技术应用于土地卫片执法中，通过建立智能化的土地执法平台，实现对土地利用情况的实时监测和智能化执法决策。这些应用实践的成功经验为进一步推进人工智能技术在土地卫片执法中的应用提供了宝贵的参考和借鉴。未来随着人工智能技术的不断进步和完善，相信其在土地卫片执法中的应用将会更加深入和广泛，为土地资源的合理利用和保护提供更加有效的手段和保障。

三、人工智能算法在土地卫片执法中的监测功能

（一）监测对象与监测指标

在土地卫片执法中，监测对象主要包括土地利用类型、土地利用变化、违法用地行为等。针对这些监测对象，可以建立一系列监测指标，如土地覆盖类型、建设用地变化情况、违法用地面积等。这些监测指标能够全面反映土地利用状况和违法行为情况，为执法部门提供数据支持和决策依据。

（二）基于人工智能的监测算法原理

基于人工智能的监测算法主要依托于机器学习和深度学习技术。通过对大量的航拍图像或卫星影像进行训练，使算法能够从中学习土地利用的特征和规律，并进行智能化的识别和监测。常用的算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等，这些算法能够有效地从图像中提取特征并进行分类、识别等操作，实现对监测对象的精准识别和定位。

（三）监测效果评估方法

评估监测效果的方法主要包括定性评估和定量评估两种。定性评估主要通过对监测结果的可视化展示和专家判断，评估监测算法对监测对象的识别准确性和全面性。定量评估则可以采用准确率、召回率、F1值等指标来评价监测算法的性能。此外，还可以通过与实地调查结果的对比来验证监测算法的准确性和可靠性。综合利用这些评估方法，可以全面客观地评价人工智能算法在土地卫片执法中的监测效果，为进一步改进和优化算法提供参考和依据。

四、人工智能算法在土地卫片执法中的识别功能

（一）执法对象识别技术与方法

执法对象的识别是土地卫片执法中的关键任务之一。针对不同的执法对象，可以采用不同的识别技术和方法。对于土地利用类型的识别，可以利用机器学习算法结合遥感图像特征进行分类，例如利用卷积神经网络（CNN）对土地覆盖类型进行识别；对于建设用地的识别，可以基于特定的光谱特征和形态特征，采用监督学习或半监督学习方法进行识别；而对于特定的执法对象，如违法建筑、违规围墙等，可以利用目标检测技术，如基于深度学习的目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等），实现目标物体的精准识别和定位。

（二）违法行为识别技术与方法

违法行为的识别是土地卫片执法中的重要任务之一。针对不同类型的违法行为，可以采用不同的识别技术和方法。例如，针对违法建筑，可以利用高分辨率图像和深度学习技术，进行建筑物的自动检测和分类；对于违规围墙等违法行为，可以利用边缘检测和形态学处理等技术，进行违法构筑物的识别和提取；此外，针对涉及土地使用规划的违法行为，可以利用地理信息系统和空间分析技术，对违法用地进行空间分布分析和监测。

（三）识别准确性评估与提升策略

为了评估识别算法的准确性并提升识别效果，可以采用多种评估方法和策略。首先，可以利用已知的真实样本数据进行算法的训练和测试，通过交叉验证等方法评估算法的准确率、召回率、F1值等指标；其次，可以利用专家判断或实地调查结果对识别结果进行验证和修正，提高识别结果的可信度和准确性；此外，还可以采用增加样本数据、优化模型参数、改进特征提取方法等策略，不断完善和优化识别算法，提高其对不同执法对象和违法行为的识别能力和稳定性。

结语

土地卫片执法是利用人工智能技术赋能的现代化执法手段，已在土地管理领域展现出巨大潜力。通过人工智能算法在监测和识别功能上的应用，实现了对土地利用情况和违法行为的精准监管和有效打击。然而，随着技术的不断发展和社会需求的不断变化，人工智能在土地卫片执法中的应用仍面临诸多挑战和机遇。

参考文献

[1]徐永龙，任小珍，李海龙，等. AI遥感变化检测在土地卫片执法中的应用 [J]. 测绘与空间地理信息， 2023， 46 （12）： 13-15+23.

[2]邱洪婷，曹祖华. 贺州：四举措推进卫片执法工作提质增效 [J]. 南方自然资源， 2023， （11）： 64.

[3]肖艳. 土地卫片执法监督检查卷宗批量生成方法研究 [J]. 福建电脑， 2022， 38 （08）： 37-39.