地理空间大数据在土地利用变化监测中的挖掘与应用研究

引言

土地是人类赖以生存和发展的重要资源，土地利用的合理与否直接关系到生态环境、社会经济的可持续发展。在当今全球化和城市化进程加速的时代，土地利用正经历着前所未有的快速变化。传统的土地利用变化监测方法，如实地调查、遥感影像目视解译等，存在着精度有限、效率低下、难以获取全面信息等诸多局限性。随着地理信息技术、物联网技术、云计算技术等的不断发展，地理空间大数据应运而生。地理空间大数据具有数据量大、类型多样、更新速度快等特点，为土地利用变化监测带来了新的机遇。例如，卫星遥感影像能够提供大面积、周期性的土地覆盖信息；移动设备定位数据可以反映人类活动对土地利用的影响；地理信息系统（GIS）中的各类专题数据包含了丰富的土地属性信息。如何有效地挖掘地理空间大数据中的有价值信息，并将其应用于土地利用变化监测，成为当前地理学、测绘学、土地科学等多学科领域的研究热点。这不仅有助于深入理解土地利用变化的规律和驱动机制，还能为土地资源的科学规划、管理和决策提供强有力的支持。

一、地理空间大数据的挖掘

（一）地理空间大数据的特征与来源

地理空间大数据具有多源、异构、海量、高维、时空特性等显著特征。多源体现在其数据来源广泛，包括卫星遥感数据、航空摄影测量数据、全球定位系统（GPS）轨迹数据、地理信息系统（GIS）矢量和栅格数据、物联网传感器数据以及社交媒体地理标记数据等。例如，卫星遥感数据能够提供宏观尺度的土地覆盖和土地利用类型信息，其不同的传感器（如光学传感器、雷达传感器等）可以获取不同波段和分辨率的数据。航空摄影测量数据则可提供高分辨率的局部区域影像，用于详细的土地利用调查。GPS 轨迹数据反映了人类和交通工具的移动路径，间接体现了土地利用的活跃程度和功能分区。GIS 矢量数据包含了行政边界、土地权属等属性信息，栅格数据可表示地形、土壤类型等。物联网传感器数据（如土壤湿度传感器、气象站数据等）能够提供与土地利用相关的环境参数。社交媒体地理标记数据则蕴含了人类对不同土地利用区域的主观认知和活动偏好。

这些数据的异构性表现在数据格式、数据结构、语义等方面的差异。例如，遥感影像数据通常为栅格格式，而GIS 矢量数据则以点、线、面等几何对象表示。海量性是指随着数据采集技术的不断发展，地理空间数据的数量呈指数级增长。高维性意味着数据包含众多的属性变量，如遥感影像的多个波段数据、多种环境传感器采集的不同参数等。时空特性是地理空间大数据的核心特征之一，它不仅反映了地理现象在空间上的分布，还记录了其随时间的演变过程，如土地利用类型在不同年份的转换情况。

（二）地理空间大数据的挖掘方法

数据预处理是地理空间大数据挖掘的重要环节。由于数据来源的多样性，数据质量参差不齐，存在噪声、缺失值、数据不一致等问题。对于遥感影像数据，辐射定标和大气校正可以消除传感器自身和大气散射、吸收等因素对影像的影响，提高影像的准确性。例如，通过辐射定标将传感器的数字量化值转换为具有物理意义的辐射亮度值，大气校正则根据大气模型去除大气对辐射传输的干扰。对于GPS 轨迹数据，需要进行数据清洗，去除异常点和错误数据。在处理GIS 数据时，要进行空间参考系的统一，确保不同来源数据的空间一致性。

特征提取是挖掘地理空间大数据中有价值信息的关键步骤。在遥感影像数据中，纹理特征、光谱特征和形状特征是常用的特征。纹理特征可以反映土地表面的粗糙度和均匀性，通过灰度共生矩阵等方法计算。光谱特征利用不同土地利用类型在不同波段的反射率差异进行识别，例如植被在近红外波段具有高反射率，而水体在蓝光和绿光波段反射率较高。形状特征对于识别一些具有特定形状的土地利用对象（如建筑物、农田斑块等）非常有用。对于GPS 轨迹数据，可以提取轨迹的长度、方向、速度等特征，以分析人类活动的模式与土地利用的关系。在GIS 数据中，拓扑特征（如相邻关系、包含关系等）、属性特征（如土地类型、土地价值等）都是重要的特征。

二、地理空间大数据在土地利用变化监测中的应用

（一）不同土地利用类型的监测

在农业用地监测方面，地理空间大数据发挥着重要作用。卫星遥感影像可以定期获取农田的覆盖情况，通过分析植被指数（如归一化植被指数 NDVI）的变化来监测农作物的生长状况和种植面积的变化。例如，在作物生长季节，NDVI 值会随着作物的生长而升高，当出现干旱、病虫害等灾害时，NDVI 值会下降。结合气象数据（如温度、降水等）可以分析气象条件对农业生产的影响，为农业灌溉、施肥等决策提供依据。GPS 轨迹数据可以反映农业机械的作业路径和作业范围，从而了解农业生产的机械化程度和农田管理模式。

对于城市土地利用监测，地理空间大数据提供了丰富的信息。高分辨率遥感影像能够精确识别城市中的不同功能区，如商业区、住宅区、工业区等。通过分析建筑物的高度、密度等特征，可以评估城市的空间结构和发展趋势。移动设备定位数据可以反映城市人口

的分布和流动规律，例如在工作日和节假日，城市不同区域的人口密度会发生明显变化。

这些信息有助于城市规划者合理布局公共服务设施，如学校、医院、商场等。

（二）土地利用动态变化分析

地理空间大数据能够实现对土地利用动态变化的长期监测。通过对多年的遥感影像数据进行对比分析，可以获取土地利用类型的转换情况，如耕地转变为建设用地、森林转变为耕地等。例如，利用分类后比较法，对不同时期的遥感影像进行分类，然后比较分类结果，确定土地利用发生变化的区域和类型。结合土地利用规划数据和政策数据，可以分析土地利用变化的驱动因素，是由于经济发展（如城市化进程中的建设需求）、政策导向（如耕地保护政策下的土地整治）还是自然因素（如洪水、泥石流等灾害导致的土地破坏）。

基于地理空间大数据的土地利用变化监测还可以建立预测模型。例如，利用时间序列分析方法，对历史土地利用数据进行分析，构建土地利用变化的预测模型。该模型可以考虑人口增长、经济发展、政策调整等多种因素，预测未来土地利用的变化趋势，为土地资源的可持续利用规划提供科学依据。

结论

地理空间大数据在土地利用变化监测中具有巨大的潜力和价值。通过深入挖掘其多源、异构、海量、高维、时空特性的数据，可以获取丰富的土地利用信息。在数据挖掘方面，从数据预处理到特征提取等环节的有效实施，为准确分析奠定了基础。在应用方面，无论是对不同土地利用类型的监测，还是对土地利用动态变化的分析，都展现出地理空间大数据独特的优势。然而，地理空间大数据在土地利用变化监测中的应用也面临一些挑战，如数据隐私保护、数据融合的精度提升、不同数据挖掘方法的适用性等。未来需要进一步加强相关技术的研发，完善数据管理和共享机制，以推动地理空间大数据在土地利用变化监测领域的广泛应用，实现土地资源的科学管理和可持续利用。

参考文献

[1] 赵向阳 ， 赵云 . 利用地理省情监测数据分析土地利用变化——以济南市东部老工业区为例 [J]. 测绘通报 ，2020，（08）：122-125+159.

[2] 尤雪鉴 ， 尤俊龙 . 地理信息动态监测在土地利用及覆盖监测中的应用 [J/OL].中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 ，2024（9）[2024-09-01].