智慧城市背景下的土地信息化管理研究

引言

智慧城市建设浪潮下，土地资源作为城市发展的核心载体，其信息化管理已成为提升城市治理能力的关键环节。随着技术的深度融合，传统土地管理模式正加速向数字化、智能化转型。如何构建高效、动态的土地信息管理平台，实现土地资源全生命周期的精准管控，成为当前智慧城市建设的重点研究方向，对于优化国土空间格局、促进可持续发展具有重要意义。

1 智慧城市的概念

智慧城市是以新一代信息技术为支撑，通过城市运行系统的全面数字化、网络化和智能化改造，实现城市资源配置优化、公共服务便捷高效、社会治理精准科学的现代城市发展新模式。其核心在于构建以数据为关键要素的城市数字生态体系，依托物联网感知层实时采集城市运行数据，通过高速通信网络实现数据互联互通，运用云计算和大数据技术进行深度分析处理，最终形成智能化的城市管理与服务体系。智慧城市建设涵盖基础设施智能化、公共服务便捷化、城市治理精细化、产业发展数字化等多个维度，其中土地作为城市空间载体和重要资源要素，其信息化管理水平直接影响城市整体智慧化进程。当前智慧城市发展正从单点技术应用向系统集成转变，从垂直领域智能化向城市全域数字化转型，这一演变过程对土地资源管理的精准化、动态化和协同化提出了更高要求，也为创新土地管理模式提供了技术可能[1]。

2 智慧城市背景下土地信息化管理的重要性

2.1 提升土地资源利用效率

智慧城市框架下的土地信息化管理能够实现土地资源的全要素数字化表达和全过程动态监测，通过建立覆盖国土空间规划、土地审批、开发利用、监测监管的全链条管理体系，有效解决传统管理中存在的信息滞后和资源错配问题。高精度遥感监测结合移动终端调查形成天地一体化的土地变更发现机制，三维地籍模型直观展示立体空间权属关系，多源数据融合分析准确识别低效用地和闲置土地。智能辅助决策系统基于用地需求预测和空间匹配算法提出优化配置方案，用地审批流程的电子化改造大幅缩短业务办理周期，这种精细化管理模式显著提高了土地资源配置效率。在城市建设用地日趋紧张的背景下，通过信息化手段盘活存量土地、优化增量配置已成为实现土地节约集约利用的必由之路，为城市高质量发展提供持续的土地要素保障。

2.2 增强土地管理决策科学性

土地信息化管理构建了从数据采集到分析应用的完整决策支持链条，多维度土地数据仓库整合了基础地理、规划控制、权属登记和市场交易等信息，空间分析模型实现用地适宜性评价和开发潜力评估。基于历史数据的机器学习算法可预测不同政策情景下的土地利用变化趋势，虚拟仿真技术辅助评估重大建设项目对城市空间结构的影响，这种数据驱动的决策模式极大提升了国土空间治理的科学性。在面对耕地保护与城市扩张的平衡难题时，信息化平台提供的实时监测预警和情景模拟功能，为制定差别化的土地管理政策提供了可靠依据。通过建立土地管理决策知识库和案例库，将专家经验转化为可复用的决策规则，有效降低了管理决策的主观性和随意性，推动土地管理从经验判断向数据证明的现代治理方式转型[2]。

2.3 促进土地信息共享与协同

智慧城市环境下的土地信息化管理打破了部门信息壁垒，基于统一空间基准构建的土地信息共享平台，实现规划、国土、住建等部门业务数据的互联互通。区块链技术确保跨部门数据交换的安全可信，智能合约自动触发业务协同流程，移动政务应用支持现场核查数据的实时回传与核验。这种协同机制显著提升了不动产登记"一窗受理"、建设项目"多审合一"等改革举措的实施效果，公众通过一站式服务平台可查询土地审批进度和权属信息。在城市更新等复杂工程中，多部门基于共享平台开展联合测绘和协同审批，避免重复提交材料和标准不统一的问题，建立的土地信息社会化服务机制支持市场主体便捷获取合规数据。这种开放共享的土地信息管理体系，既提高了政府协同治理效能，又优化了营商服务环境，形成多方参与的土地治理新格局。

3 智慧城市背景下的土地信息化管理研究

3.1 大数据与土地信息化管理的融合

土地管理领域的大数据应用正从单一数据分析向知识发现深化，通过整合多时相遥感影像、移动感知数据和社交媒体信息，构建反映人地关系的多维特征指标体系。时空数据挖掘技术识别土地利用的隐性规律和异常模式，流式计算框架实现国土调查监测数据的实时处理，知识图谱技术建立土地政策法规与案例的关联网络。针对国土空间规划编制，大数据分析揭示城市扩张的动力机制和空间分异特征，为划定"三区三线"提供量化依据，在土地市场监测方面，融合互联网数据的价格预测模型提前预警市场异常波动。研究重点包括异构土地数据的标准化处理方法，面向国土空间治理的知识发现模型，以及兼顾数据价值挖掘与隐私保护的技术路线，这些探索将推动土地管理从经验决策向数据智能转型，构建基于大数据的现代化治理新模式[3]。

3.2 人工智能在土地信息化管理中的应用

人工智能技术正在重塑土地管理的业务流程和服务模式，计算机视觉算法实现遥感影像地类自动解译，准确率已接近人工判读水平，自然语言处理技术从政策文档中智能提取管理规则形成可执行知识库。深度学习模型通过分析历史审批数据建立合规性智能审查系统，减少人为裁量空间，强化规划的刚性约束，智能推荐引擎根据企业特征匹配最适合的用地选址方案。在土地执法监管领域，无人机巡查结合图像识别自动发现违法用地行为，语音交互机器人提供24 小时土地政策咨询服务。当前研究聚焦小样本场景下的模型迁移学习，多模态土地数据的联合分析框架，以及可解释AI 在行政审批中的应用边界。

3.3 区块链技术对土地信息化管理的革新

区块链为土地信息管理提供了去中心化的信任机制，其不可篡改特性确保土地登记信息的真实可靠，智能合约自动执行土地交易中的资金托管和权属转移，大幅降低纠纷风险。分布式账本技术实现跨部门土地信息的协同维护，各参与方在授权范围内共享最新数据而无需担心被单方面修改，联盟链架构平衡了数据透明与隐私保护的需求。在集体土地股份合作等创新实践中，区块链记录股权流转全程信息，保障农民土地权益，历史权属变更的全链条追溯功能为处理复杂权属纠纷提供技术证据。研究方向包括土地区块链的性能优化和扩展方案，与现有不动产登记系统的融合路径，以及通证经济在土地资产数字化中的应用模式。

4 结束语

智慧城市背景下的土地信息化管理研究揭示了技术创新与制度变革的协同价值，构建了从数据采集到决策支持的全链条管理体系，随着技术的深度应用，土地管理将迈向更智能、透明的方向发展，为城市高质量发展提供持续动能。这一演进过程需要政策、技术与实践的有机融合，最终实现土地资源管理效率和公共服务水平的全面提升。

参考文献

[1] 普 尺 . 浅 析 土 地 管 理 信 息 化 对 策 与 建 议 [N]. 西 藏 日 报(汉),2021-11-30(008).

[2]江海涛.信息化建设背景下土地储备管理工作分析[J].住宅与房地产,2021,(31):17-18.

[3] 马 晓 艳 . 土 地 利 用 与 管 理 中 的 信 息 化 测 绘 运 用 [J]. 新 农业,2021,(20):41-42.