人工智能技术在土地资源动态监测中的应用与精度提升

引言

土地资源是人类生存与发展的基石，其合理利用与有效管理是实现可持续发展目标的关键因素。随着城市化进程的加速、人口增长以及经济发展的需求，土地资源面临着日益复杂的变化，如城市扩张、农业用地转化、生态用地破坏等。因此，准确、及时地对土地资源进行动态监测成为了土地资源管理领域的核心任务。传统的土地资源动态监测方法主要基于人工调查、卫星遥感影像目视解译以及简单的统计分析，这些方法在面对海量数据、复杂的土地覆盖类型以及快速变化的土地利用现状时，暴露出效率低下、精度不高、主观性强等诸多问题。例如，目视解译遥感影像需要大量的人力投入，且解译结果容易受到解译人员经验和知识水平的影响。在这种背景下，人工智能技术以其强大的数据处理能力、自学习能力和模式识别能力，为土地资源动态监测带来了新的机遇。通过将人工智能技术应用于土地资源动态监测，可以实现自动化的数据处理、高精度的土地类型分类和变化检测，从而为土地资源的科学管理和可持续利用提供有力支持。

一、人工智能技术在土地资源动态监测中的应用

( 一) 机器学习算法的应用

机器学习算法是人工智能的重要分支，在土地资源动态监测中有广泛的应用。决策树算法是一种常用的机器学习算法，它可以根据土地资源的多种属性特征构建决策树模型。例如，在土地类型分类中，决策树可以基于植被指数、地形坡度、海拔高度等因素，将土地分为耕地、林地、草地等不同类型。其优点在于易于理解和解释，并且可以处理非线性关系。随机森林算法则是基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树并组合它们的结果来提高分类精度。在土地资源动态监测中，随机森林算法可以有效地减少单棵决策树可能产生的过拟合问题，从而更准确地识别土地类型及其变化。另外，支持向量机算法在处理小样本、高维数据方面具有优势。在土地资源监测中，当可用于训练的样本数量有限时，支持向量机可以通过寻找最优分类超平面，将不同类型的土地资源数据分开，例如区分城市建设用地和农村居民点用地等。

( 二) 深度学习算法的应用

深度学习算法在土地资源动态监测中的应用近年来备受关注。卷积神经网络 (CNN) 是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，非常适合处理遥感影像这种二维图像数据。CNN 通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动提取遥感影像中的特征。例如，在土地覆盖分类中，CNN 可以识别出影像中的不同地物，如建筑物、水体、植被等。其卷积层能够自动学习地物的纹理、形状等特征，而池化层可以减少数据量，提高计算效率。循环神经网络 (RNN) 及其变体长短期记忆网络(LSTM) 在处理土地资源动态监测中的时序数据方面具有独特的优势。例如，在分析土地利用变化的时间序列数据时，LSTM 可以捕捉到数据中的长期依赖关系，从而更好地预测土地利用的未来变化趋势。生成对抗网络 (GAN) 可以用于生成土地资源相关的模拟数据，用于数据扩充或模型评估等目的。

二、人工智能技术提升土地资源动态监测精度的机制

( 一) 数据处理环节的精度提升

在数据采集方面，人工智能技术可以优化传感器的布局和数据采集策略，提高遥感数据获取的效率与针对性。通过机器学习算法对历史数据进行深度挖掘，可识别土地资源变化的时空规律，预测未来变化热点区域，从而动态调整卫星或无人机传感器的观测频率、覆盖范围及成像分辨率，确保高价值区域的数据获取密度与质量。在数据预处理阶段，人工智能技术能够显著提升数据清洗与校正的自动化水平和精度。以深度学习中的自动编码器（Autoencoder）为例，其通过端到端的学习机制可有效提取遥感影像的潜在特征表示，实现对高噪声图像的去噪处理，恢复地物的真实光谱信息；同时，结合卷积神经网络（CNN）与图像配准算法，可精准纠正遥感影像的几何畸变和辐射失真，提升多时相、多源影像的空间一致性。在数据融合方面，人工智能技术通过构建跨模态特征融合模型，实现光学遥感数据、雷达遥感数据以及地理信息系统（GIS）

中地形、土壤、水文等辅助信息的深度融合。基于深度神经网络，如注意力机制融合模型（Attention-based Fusion Model）或多模态 Transformer 架构，可将不同来源的数据映射至统一的高层语义特征空间，消除异构数据间的表达差异，增强地物识别的鲁棒性与判别能力。这种融合策略不仅提升了遥感影像的解译精度，还增强了对复杂土地利用类型（如城乡交错区、湿地与耕地边界）的识别能力，为高精度土地资源动态监测提供坚实的数据基础和技术支撑。

( 二) 分析与决策环节的精度提升

在土地类型分类方面，人工智能技术的应用显著提升了分类的准确性与细致程度。相比传统的基于光谱特征的分类方法，现代人工智能算法能够综合考虑更多维度的特征信息，包括但不限于地物纹理、空间结构、邻域关系及时间序列变化等。深度学习模型通过多层网络结构自动提取遥感影像中的高层语义特征，有效识别复杂场景下的土地覆盖类型，尤其在区分光谱相似性强的地物类别（如林地与草地、建设用地与裸地）时展现出显著优势。此外，结合图卷积网络（GCN）或注意力机制（Attention Mechanism）的空间上下文建模方法，可进一步提升对边界区域和混合地类的识别能力。

在土地变化检测方面，人工智能技术通过引入监督学习、半监督学习及自监督学习框架，增强了对微小变化的敏感性和检测精度。基于孪生网络或多时相特征融合模型的方法，能够有效捕捉遥感影像中地表覆盖状态的细微演变，实现对城市扩张、农田撂荒、湿地退化等现象的早期识别与精准定位。同时，结合时序分析与异常检测算法，可在无需大量标注样本的前提下完成大范围区域的变化监测任务。

在决策支持层面，人工智能技术为土地资源管理提供了更加科学、动态的分析工具。通过构建集成学习模型或深度强化学习系统，可对土地利用变化进行趋势预测与情景模拟，辅助制定土地规划、生态修复及灾害防治策略。结合大数据平台与云计算架构，AI 驱动的土地监测系统具备更高的响应速度与扩展能力，为政府决策部门提供实时、高精度的信息支撑。

结论

人工智能技术在土地资源动态监测中的应用为提高监测精度提供了强有力的手段。机器学习和深度学习算法在数据采集、处理、分析和决策等各个环节都发挥着重要作用。然而，要充分发挥人工智能技术的优势，还面临着一些挑战。数据质量问题，如数据的准确性、完整性和一致性等，仍然是影响监测精度的重要因素。不同地区的土地资源具有独特的特征，需要开发具有更强适应性的人工智能算法。尽管如此，随着人工智能技术的不断发展和完善，以及数据获取手段的不断改进，相信人工智能技术将在土地资源动态监测领域发挥越来越重要的作用，为实现土地资源的可持续利用和科学管理提供更加精准的技术支持。

参考文献：

[1] 梁若冬 . 基于遥感与人工智能的土地资源动态监测研究 [J]. 经济与社会发展研究 ,2025,(7):0185-0187.

[2] 史洪凯 , 董成军 , 马朋宇 . 遥感和人工智能技术在土地类型识别与分类的应用研究 [J/OL]. 中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 ,2024(11)[2024-11-01].