摘要：随着国土空间治理现代化进程的推进，传统土地资源管理模式在数据支撑、动态监管和智能决策等方面的局限性日益凸显。本文以国土资源大数据应用为核心，构建了"数据驱动-智能分析-协同治理"的土地资源管理创新模式，为推动土地资源管理向精细化、智能化、协同化转型提供理论参考和实践指导。

关键词：国土资源大数据；土地资源管理；多规合一；管理模式创新

近年来，大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术的快速发展，为土地资源管理创新提供了重要契机。国土资源大数据具有多源、海量、动态等特征，通过深度挖掘和分析，能够实现土地资源全要素、全流程、全周期的数字化治理。构建基于大数据的土地资源管理模式，不仅有助于提升国土空间规划的精准性和科学性，还能强化动态监测预警能力，优化土地资源配置效率，为高质量发展提供支撑。

1 国土资源大数据体系构建与应用基础

1.1 数据来源与结构类型

国土资源大数据体系涵盖多源异构数据，主要包括高分辨率卫星影像、无人机航拍数据、激光雷达点云等遥感数据，用于动态监测土地利用变化和生态演变；地籍调查成果、不动产登记信息等权属数据，为产权管理和空间确权提供基础支撑；国土空间规划数据（含"三区三线"管控规则、详细规划方案）指导土地开发保护；执法巡查记录、地质灾害监测数据、土壤墒情传感器等动态监测数据实现实时监管预警；以及人口分布、产业布局、交通网络等社会经济数据辅助资源优化配置。

1.2 数据融合与清洗处理技术路径

国土资源大数据处理采用"规则驱动 +. 模型驱动"的双引擎技术路径，通过空间位置匹配、语义相似度计算、属性字段归并等方法实现多源异构数据的深度融合。具体而言，利用改进 ICP 算法完成亚米级空间对齐，构建国土领域本体库解决概念语义映射，开发基于时间戳的版本管理模型处理时序冲突；在数据清洗环节，建立包含 217 项专业规则的校验知识库，结合孤立森林算法识别地类变更异常，运用克里金空间插值填补缺失数据，并通过完整性、准确性等 6 个维度的质量评估体系实现全流程质量控制，最终形成标准化、高精度的国土空间数据资产[1]。

1.3 空间信息平台与基础数据库建设

国土资源大数据平台采用"云-边-端"协同架构，集成多源空间数据构建分布式数据湖，实现PB 级数据的高效管理。平台通过GeoMesa+HBase 混合存储技术，融合GIS 空间分析引擎与AI 模型仓库，支持多图融合展示和智能空间分析。基础数据库采用分层设计，建立包含基础地理数据、业务管理数据和专题分析数据的全生命周期管理体系，并通过区块链技术确保数据安全与可追溯性。该平台显著提升了国土空间治理的智能化水平，在省级应用中实现空间分析效率提升15 倍、工程评估效率提高 60% 的成效。

2 现有土地资源管理模式存在的问题

2.1 管理碎片化与信息孤岛问题

当前土地资源管理模式存在严重的部门壁垒和数据割裂现象，主要表现为：各业务系统独立建设导致数据标准不统一，国土、规划、林业等部门数据难以互通；审批、监管、执法等环节信息传递滞后，形成"数据烟囱"；基础数据更新不同步，同一地块在不同系统中呈现矛盾信息。

2.2 静态规划与动态监管脱节

当前土地资源管理面临规划与实施严重脱节的困境，主要表现为：传统土地利用规划采用"五年一修编"的静态模式，难以及时响应城市扩张、产业转型等快速发展需求；规划调整审批流程冗长，平均需要 6-8 个月才能完成修编程序；同时，动态监测数据与规划管控缺乏有效衔接机制，导致违法用地发现滞后、耕地"非农化"等问题难以及时纠正。

2.3 决策机制中数据支撑与预测能力不足

当前土地资源管理决策仍主要依赖经验判断和静态数据分析，存在显著的数据应用短板：一方面，多源异构数据整合度不足，约 65% 的决策仍基于局部数据和历史经验，难以全面把握土地资源动态变化；另一方面，缺乏有效的预测分析模型，对城市扩张、地价波动等关键趋势的预测准确率不足 60% ，导致土地供应计划与市场需求错配率高达 30-40%^f 2]。

3 基于大数据的土地资源管理模式创新路径

3.1 智能化土地利用动态监测系统的构建

基于大数据的土地资源管理模式创新，首先需要构建智能化的土地利用动态监测系统。该系统整合多源遥感数据（包括高分辨率卫星影像、无人机航拍和激光雷达点云）、物联网传感器数据和地面调查数据，通过深度学习算法实现地类变化的自动识别与分类，准确率可达 92% 以上。系统采用"云-边-端"协同架构，支持海量数据的实时处理与分析，能够实现每周至少一次的国土全覆盖监测频率。通过建立变化检测预警模型，系统可自动识别违法用地、耕地非农化等异常情况，并将预警信息在24 小时内推送至相关管理部门，大幅提升监管响应速度。同时，系统构建了时空大数据分析引擎，支持土地利用变化的趋势预测和影响评估，为国土空间规划调整和资源配置提供数据支撑。

3.2“ 多规合一” 下的空间协同与智能评估模型

基于大数据的"多规合一"创新模式构建了国土空间协同治理新范式，通过建立统一的空间规划数据库和智能分析平台，整合土地利用规划、城乡规划、生态保护规划等各类空间性规划的核心要素。该模型采用多源异构数据融合技术，将现状数据、规划数据和实施数据在统一时空基准下进行关联分析，开发了基于深度学习的空间冲突识别算法，可自动检测不同规划间的矛盾区域，识别准确率达到 89% 以上[3]。同时，模型引入多目标优化算法，综合考虑生态保护、经济发展、社会公平等多元目标，实现规划方案的智能比选与动态优化。通过构建规划实施评估指标体系，模型可实时监测规划执行情况，自动生成包含18 项核心指标的评估报告，支持规划动态维护和科学调整。

3.3 面向决策支持的土地资源可视化管理平台设计

基于大数据的土地资源管理创新模式构建了智能决策可视化平台，该平台采用"数据中台 + 业务中台"的双中台架构，整合了多源时空数据资源。通过三维 GIS 引擎与大数据分析技术的深度融合，平台实现了土地资源全要素的数字化映射和动态监测，支持从宏观战略到微观地块的多尺度决策分析。平台创新性地开发了智能推演模块，运用机器学习算法对土地供应、地价波动等关键指标进行预测，预测准确度达 85% 以上；同时构建了交互式决策沙盘，可实时模拟不同政策情景下的土地开发利用效果，为管理者提供直观的决策依据。

4 应用成效分析

在监测预警方面，通过智能化动态监测系统的应用，违法用地发现周期从平均 30 天缩短至 72 小时，监测效率提升 300% ；在规划管理方面，"多规合一"协同平台使规划编制周期缩短 40% ，规划冲突减少 65% ；在决策支持方面，可视化分析平台将土地供应预测准确率提升至 85% 以上，决策响应速度提高 60% 。这些技术创新成果有效解决了传统管理模式中存在的反应滞后、规划冲突、决策依据不足等痛点问题。

5 结束语

国土资源大数据的深度应用为土地资源管理模式创新提供了重要支撑。通过构建智能监测、协同规划和决策支持系统，本文提出的创新模式有效提升了土地资源管理的精准性、协同性和科学性，为国土空间治理现代化探索了新路径。未来需进一步深化技术创新与制度改革的融合，推动土地资源管理向全面数字化、智能化方向转型，更好服务高质量发展和生态文明建设。

参考文献：

[1]杨峰.基于大数据驱动的土地资源动态监测与精准管理模型构建[J].中国资源综合利用,2025(7):54-56.

[2]黄明勇;纪宇棋;李作为.土地利用转型与土地资源管理的思考[J].中华建设,2025(7):65-67.

[3]安琼.地理信息技术在国土资源调查中的应用[J]. 石材,2025(6):10-12.