大数据驱动下国土变更调查数据质量控制方法研究

摘要：本文聚焦于大数据驱动下国土变更调查数据质量控制方法的研究。通过剖析大数据技术在国土变更调查中的应用场景，探讨如何运用创新方法提升数据质量，为国土资源管理提供精准可靠的数据支撑，助力相关决策制定与政策实施。

关键词：大数据；国土变更调查；数据质量控制

随着信息技术的飞速发展，大数据在国土变更调查领域的应用愈发广泛。国土变更调查数据质量直接关系到国土资源管理的科学性与准确性，传统的数据质量控制方法在面对海量、复杂的数据时，逐渐显露出局限性。在此背景下，研究大数据驱动下的国土变更调查数据质量控制方法具有重要的现实意义，有助于提升国土变更调查工作的效率与质量，更好地服务于国家国土管理战略。

一、大数据在国土变更调查中的应用现状

（一）数据采集的多元化

在国土变更调查领域，大数据技术全方位革新了数据采集模式，推动其迈向多元化新时代。传统实地测量依靠人工携带专业设备，逐块区域进行细致测量，虽能获取高精度数据，可面对广袤国土，其效率低下、人力成本高昂的弊端尽显。卫星遥感影像虽能以宏观视角覆盖大片区域，快速获取土地大致状况，但受分辨率、云层遮挡等因素制约，对于诸如小型建筑、狭窄道路等微观细节，往往难以清晰呈现。而社交媒体数据在国土变更调查中的融入，恰似开启了一扇全新的信息之窗。以热门旅游景区为例，每逢节假日，大量游客涌入，他们在社交媒体平台分享的海量地理定位照片，宛如无数双 “移动的眼睛”，实时捕捉景区及周边土地利用的动态变化。从新建的观景台、停车场，到商业街区新开设的店铺，都能在这些照片中清晰可辨，为国土变更调查提供了极具时效性的微观层面信息。与此同时，物联网传感器数据在城市、工业区域等发挥着关键作用。在城市智能交通系统中，传感器可实时监测道路使用状况，若某区域道路流量长期远超设计标准，极有可能暗示周边土地利用性质发生变化，如商业活动增多、居住人口密度上升等，进而辅助判断土地用途是否变更。这种多元数据采集模式相互补充，极大地丰富了数据维度，使国土变更调查数据更为全面、精准，能更好地反映土地利用的真实全貌。

（二）数据分析的高效性

大数据分析技术凭借强大的运算能力与智能算法，在国土变更调查海量数据处理中展现出无可比拟的高效性。国土变更调查涉及的数据规模庞大，不仅涵盖不同年份、不同区域的土地利用信息，还包括土地权属、地形地貌等多方面数据。传统数据分析方法在面对如此繁杂数据时，常因运算速度慢、分析维度有限而力不从心。大数据分析技术则另辟蹊径，通过构建复杂精妙的数据模型，能够快速对各类数据进行深度挖掘与分析。在某省的国土变更调查实践中，该省积累的土地数据多达数百万条，传统分析方法需耗费大量人力与时间进行梳理分析，且结果准确性难以保证。引入大数据分析算法后，系统能够迅速对全省土地数据进行筛选、分类，自动识别出土地利用类型的演变轨迹。比如，精准判断出在过去几年间，哪些区域因城市扩张，耕地逐步转变为建设用地；哪些山区因生态保护政策实施，林地面积有所增加。利用分析算法生成的土地变更图斑，其边界清晰、属性标注准确，与以往人工绘制图斑相比，效率提升数倍，且准确性大幅提高，为后续国土规划决策提供了坚实的数据支撑，助力相关部门科学制定土地利用政策，优化资源配置。

（三）数据存储的安全性与扩展性

大数据技术为国土变更调查数据存储带来了革命性变革，实现安全性与扩展性的双重飞跃。以往数据存储多采用集中式架构，所有数据集中存储在单个服务器或少数几个存储设备中，一旦设备出现硬件故障、遭受恶意攻击或发生自然灾害，数据面临极高的丢失风险。大数据分布式存储架构则打破这一困局，它将数据分割成多个小块，分散存储在由众多节点组成的网络中。每个节点都独立存储部分数据，如同将珍贵宝藏分散藏于不同保险箱，即便某个节点出现故障，其他节点仍能正常提供数据，数据丢失风险被降至最低。随着国土变更调查工作的持续推进，数据量呈指数级增长，每年新增的土地利用变化数据、新采集的遥感影像数据等不断涌入。大数据存储技术的扩展性优势在此得以充分彰显。以某国土部门为例，过去其数据存储系统在面对数据量快速增长时，频繁出现存储空间不足、数据读写速度变慢等问题。采用大数据存储技术后，可根据实际需求，灵活增加存储节点，轻松应对每年新增的海量数据，确保数据存储系统始终稳定、高效运行，为国土变更调查数据的长期保存、深度挖掘与分析奠定坚实基础。。

二、大数据驱动下国土变更调查数据质量面临的问题

（一）数据准确性问题

尽管大数据为国土变更调查提供了丰富多样的数据来源，然而数据准确性问题却如影随形，成为影响调查结果可靠性的关键隐患。社交媒体平台用户在分享地理定位照片时，受多种因素干扰，导致标注地理位置存在较大偏差。部分用户对手机定位功能设置不熟悉，或因手机 GPS 信号受周边环境影响，致使照片标注位置与实际拍摄地点相差甚远。更有甚者，出于隐私保护等考虑，故意提供虚假地理位置信息。在国土变更调查中，若将这些不准确的地理位置数据用于判断土地利用现状，极有可能引发严重误判。例如，将位于农用地中的一处真实拍摄点，因错误定位被误判为城镇建设用地范围内，进而可能导致土地规划部门在制定用地计划时出现偏差，影响土地资源合理配置。物联网传感器虽在数据采集方面具有实时性优势，但在复杂环境下，其数据准确性极易受到影响。在暴雨、沙尘等恶劣天气条件下，传感器的光学元件、信号传输线路可能遭受损坏，导致采集到的数据出现异常波动或错误。在工业生产区域，强电磁干扰也可能使传感器数据失真。这些不准确的数据一旦被纳入国土变更调查体系，将层层传递误差，严重降低数据质量的准确性，动摇整个调查工作的根基

（二）数据一致性问题

不同来源的大数据在格式与标准上的巨大差异，给国土变更调查数据一致性带来了严峻挑战。卫星遥感影像数据通常采用特定的投影坐标系，以满足宏观地理信息呈现需求，且其数据格式为适应影像处理，具有独特的编码规则。而实地调查数据则多依据当地测量习惯与实际需求，采用相对坐标系记录，土地分类标准也更为细致、贴合地方实际。在某地区的国土变更调查数据整合工作中，这种差异引发了诸多问题。卫星遥感影像数据以一种较为宽泛的土地分类标准，将某片区域整体标注为 “城乡建设用地”，而实地调查数据则依据详细分类，将该区域进一步细分为 “商业用地”“居住用地”“公共设施用地” 等。在坐标系统方面，卫星影像数据采用的投影坐标系与实地调查使用的相对坐标系转换过程复杂，若处理不当，极易导致土地变更范围计算错误。在整合过程中，对于一些边界模糊、属性复杂的土地，由于数据格式与标准不一致，不同数据源对其土地类型认定存在冲突，出现重复计算或漏算现象，严重影响数据一致性，使得国土变更调查数据无法准确反映土地利用的真实状况，为后续数据分析、政策制定带来极大困扰。

（三）数据时效性问题

三、大数据驱动下国土变更调查数据质量控制策略

（一）构建多源数据融合校验机制

构建多源数据融合校验机制是提升国土变更调查数据质量的核心关键。通过搭建一套完善、智能的多源数据融合校验体系，能够对卫星遥感影像数据、实地调查数据、物联网传感器数据等不同来源数据进行全方位、深层次的交叉验证。该体系运用先进的大数据算法，对汇聚的数据进行实时分析，自动识别数据中的异常值、矛盾点。在对比卫星影像中土地利用类型与实地调查记录时，一旦发现两者存在不一致情况，系统将迅速启动进一步核查流程。例如，当卫星影像显示某区域为建设用地，而实地调查却记录为农用地时，系统会自动调取周边物联网传感器数据，查看该区域是否存在与建设用地相关的生产活动迹象，如是否有大型机械作业、水电设施运行等数据反馈。同时，追溯该区域的历史土地利用数据，分析其演变过程，从多个维度综合判断土地真实利用类型。这种多源数据融合校验机制，有效避免了单一数据来源可能产生的片面性与误差，通过多维度数据相互印证，大大提高了数据准确性，为国土变更调查提供了坚实可靠的数据基础，确保调查结果能够真实反映土地利用实际情况。

（二）制定统一的数据标准与格式规范

制定统一的数据标准与格式规范是保障国土变更调查数据一致性的根本举措。由国土管理部门发挥主导作用，联合相关科研机构、数据采集单位等多方力量，制定一套全面、细致且具有权威性的统一数据标准与格式规范。在坐标系统方面，明确规定所有国土变更调查数据统一采用国家大地坐标系，消除因坐标系统不同导致的数据转换难题与误差。在土地分类标准上，严格遵循全国统一的《土地利用现状分类》标准，确保不同地区、不同部门采集的数据在土地类型划分上保持高度一致。在数据格式方面，统一采用通用的地理信息数据格式，如 Shapefile、GeoJSON 等，便于数据在采集、传输、存储及后续分析过程中的共享与交互。某地区在实施统一的数据标准与格式规范后，在国土变更调查数据整合工作中成效显著。原本因数据标准不一致导致的土地变更范围重复计算、漏算等问题大幅减少，数据整合效率显著提升，土地变更范围计算更加精准，数据一致性得到极大保障，为后续国土规划、土地资源管理等工作提供了便利，有力推动了国土变更调查工作的规范化、科学化发展。

（三）建立实时数据监测与更新系统

建立实时数据监测与更新系统是确保国土变更调查数据时效性的重要手段。利用大数据技术搭建功能强大、智能化程度高的实时数据监测与更新平台，对国土变更调查数据进行全方位、动态化监测。通过设定科学合理的数据更新阈值，平台能够根据土地利用变化程度自动触发数据更新流程。借助对物联网传感器数据和社交媒体数据的实时监测，一旦发现某区域出现新增建筑、土地用途改变等显著变化，系统将立即发出警报，并迅速通知相关人员进行实地核实。例如，当监测到社交媒体平台上大量用户分享某区域新开业商场的照片，结合物联网传感器关于该区域交通流量、能源消耗等数据异常变化，系统可初步判断土地利用发生变更，随即安排工作人员前往实地核查。核实无误后，及时将最新信息更新至国土变更调查数据库，确保数据能够实时反映土地利用最新动态。

（四）强化数据质量评估与责任追溯

构建完善的数据质量评估体系，定期对国土变更调查数据质量进行评估。设立数据质量指标，如数据准确性率、一致性率、时效性达标率等，通过大数据分析技术对各项指标进行量化评估。同时，建立责任追溯机制，明确数据采集、传输、处理等各个环节的责任人。若发现数据质量问题，可追溯到具体环节和责任人，督促其及时整改。

四、结束语：

大数据驱动下的国土变更调查为提升数据质量带来了机遇，同时也面临诸多挑战。通过构建多源数据融合校验机制、制定统一的数据标准与格式规范、建立实时数据监测与更新系统以及强化数据质量评估与责任追溯等策略，能够有效提升国土变更调查数据质量。只有保障数据质量，才能为国土资源管理提供可靠依据，助力国家国土规划、资源保护等工作的科学开展。

参考文献：

[1]国土变更调查技术规程（2021年度试用）

[2]云南省2021年度全国国土变更调查实施方案（2021年11月征求意见稿）

[3]国土变更调查县级数据库质量检查规则（2021年12月）

[4]第三次全国国土调查技术规范 TD/T 1055-2019

[5]连品，浅析国土调查数据库中数据质量问题和处理方法[J].2021-16-0028-02

作者简介：曹会改，职务：技术员，职称：工程师，研究方向：航测内业。