数字正射影像（DOM）在乡村振兴规划中的地理信息提取与应用实践

引言

乡村振兴规划推进中，空间信息的精准度与获取效率直接影响资源配置成效与发展路径落地 [1]。传统地理信息采集手段存在周期长、成本高、动态更新难等局限，难以适配乡村用地变化快、基础设施散点分布的特点，成为规划落地的潜在阻碍。数字正射影像（DOM）凭借高空间分辨率、高几何精度及直观可视化优势，为破解这一难题提供了技术路径 [2]。后续将围绕 DOM 在乡村地理信息提取中的关键技术、实践场景及应用成效展开，进一步明晰其在乡村振兴规划中的落地逻辑与价值。

一、乡村振兴规划中地理信息获取的现实困境与核心需求

（一）传统地理信息采集手段适配乡村振兴规划的局限性

传统地理信息采集手段在乡村场景中面临多维度适配难题。以全站仪实地测量为例，乡村地块呈现碎片化分布特征，且多穿插田间小路、灌溉沟渠等复杂障碍，单次测量范围有限，需逐地块多次架设仪器，若遇雨季泥泞或作物生长旺季，测量效率会进一步降低，一套完整的村级用地信息采集往往需耗时1-2 个月，难以满足规划方案快速调整的需求。纸质地图更新则存在滞后性，乡村地区临时搭建的养殖棚、自发修整的村级道路等动态变化，难以及时反馈至地图中，导致规划参考的基础数据与实际用地现状存在偏差。此外，传统低空航拍技术缺乏几何校正环节，在丘陵、山地乡村易因地形起伏产生影像畸变，使得提取的地块面积、道路宽度等关键数据精度不足，可能造成后续产业布局规划中种植区与道路衔接错位的问题。

（二）乡村振兴规划推进中对地理信息的核心诉求与指标要求

乡村振兴规划对地理信息的诉求聚焦于精准性、时效性与场景适配性，且形成明确的指标导向。在产业规划维度，需获取种植园边界、养殖区分布、农产品加工点位置等信息，要求空间分辨率不低于0.5 米，以清晰区分不同作物种植地块与设施用地边界；时间维度上，需按季度更新影像数据，确保捕捉作物轮作、季节性设施搭建等动态变化，为农业产业结构调整提供依据。人居环境整治规划中，需精准提取民居建筑密度、村级道路等级与走向、公共服务设施空间分布，且数据需兼容GIS、CAD 等规划软件格式，支持直接导入进行布局优化。生态保护规划则对地形关联信息提出要求，需同步获取林地覆盖范围、水体岸线走向及对应的坡度、坡向数据，其中坡度数据精度需控制在 ±1^∘ °以内，以判断生态敏感区范围，避免规划项目侵占生态保护红线。

二、数字正射影像（DOM）在乡村地理信息提取中的技术实践

（一）DOM 技术应用于乡村地理信息提取的前期准备与数据预处理

DOM 技术在乡村场景的应用需先完成针对性的前期准备，核心围绕数据源筛选与场景适配展开。需优先选取空间分辨率不低于 0.5 米的DOM 影像，兼顾乡村地区地块破碎、小型设施密集的特点，同时结合乡村生产生活的季节性特征，选择农作物非遮挡期、植被覆盖相对稳定的时相影像，避免因作物倒伏、落叶等因素影响信息识别精度。数据预处理阶段需重点解决乡村复杂环境带来的影像干扰，先通过辐射校正消除大气散射、光照不均对影像灰度值的影响，尤其针对山区乡村常见的阴影区域，采用多波段融合方法平衡亮度差异；再开展几何精校正，以乡村内永久性地物为控制点，结合 GNSS 实测坐标修正影像几何偏差，确保位置精度满足乡村规划1：2000 比例尺要求；最后通过去云去雾算法处理多雨雾地区的影像噪声，保留沟渠、田埂等细微地理要素的纹理特征，为后续信息提取奠定基础。

（二）基于 DOM 的乡村关键地理信息（土地 / 设施 / 生态）提取流程与方法​乡村土地信息提取需结合地块利用特征构建分类体系，采用监督分类与目视解译结合的方式，先通过样本训练建立耕地、宅基地、园地、林地等典型地类的光谱特征库，再对分类结果中边界模糊的区域进行目视修正，同时标注地块权属相关的地表标识，形成精细化土地利用分布图。乡村基础设施提取需聚焦小型化、分散化特征，针对乡村道路，采用边缘检测算法识别路面与周边地物的灰度差异，提取道路中心线与宽度信息，区分硬化主干道与土路；针对供水、供电设施，通过识别水井房、变压器基座等地表构筑物，结合管线走向的线性纹理特征，间接推断设施分布；针对公共服务设施，依据建筑形态、院落布局等纹理信息完成定位与范围圈定。乡村生态要素提取则依托光谱指数与纹理分析，通过 NDVI 指数区分乔木林、灌木林与草地，利用 NDWI 指数提取河流、池塘、灌溉沟渠等水体信息，同时关注生态敏感区域的完整性，通过纹理对比度分析识别植被退化或水体污染的异常区域，形成覆盖土地、设施、生态的全方位地理信息提取结果[3]。

三、数字正射影像（DOM）在乡村振兴规划中的应用价值与优化方向​

（一）DOM 在乡村振兴规划中的应用成效梳理

DOM 为乡村振兴规划提供精准空间支撑，产业布局优化中，依托其提取的土地利用数据可划分粮食种植区、经济作物区与养殖区边界，结合土壤、灌溉条件优化空间布局，推动耕地整合与特色种植规划，提升土地利用效率。人居环境整治领域，DOM 清晰呈现建筑、道路与公共空间现状，助力识别乱搭乱建、设施缺失等问题，为危房改造选址、管网铺设、广场建设提供依据，推动乡村空间有序更新。生态保护规划中，基于 DOM 的生态要素提取结果能划定生态保护红线，监测植被覆盖与河流岸线变化，为退耕还林、水土保持、污染治理提供数据支撑，保障生态系统完整性。

（二）DOM 支撑乡村振兴规划的优化策略

针对 DOM 应用不足，可从技术融合与场景适配优化。技术上推动DOM 与无人机倾斜摄影模型、GIS 矢量数据融合，构建乡村三维空间模型，弥补二维影像在地形、建筑高度表达的局限，支撑风貌改造与基建高度规划。完善数据更新机制，结合乡村空间变化特点，建立季度或半年度更新流程，通过卫星遥感与无人机航拍结合捕捉变化，保障数据时效性。应用下沉层面加强基层规划人员技术培训，开发轻量化 DOM 查询分析工具，简化处理流程，让乡镇团队直接用其开展地块划分、项目选址，提升应用普及性与实用性。

结论

数字正射影像（DOM）为乡村振兴规划提供了精准高效的地理信息支撑，破解了传统采集手段周期长、精度不足的局限。其通过科学的前期准备与数据预处理，实现了乡村土地、设施、生态关键信息的精细化提取，既为产业布局优化、人居环境整治提供数据依据，也提升了规划落地的可操作性。​后续实践中可进一步深化 DOM 与其他地理信息技术的融合应用，针对不同区域乡村的地形特征、产业类型优化提取方法，完善信息更新机制，让技术更好适配乡村动态发展需求，持续为乡村空间功能提升、特色路径构建提供可靠支撑，助力乡村振兴规划向更科学、更贴合实际的方向推进。

参考文献

[1] 钟启宏 . 基于乡村振兴背景的村庄规划要点分析 [J]. 城市建设理论研究 （ 电子版 ），2025，（25）：10-12.

[2] 周宁 ， 唐建 . 基于数字正射影像结合 LiDAR 数据的农村房地一体测绘研究 [J]. 科技与创新 ，2025，（12）：25-28.

[3] 王文龙 ， 王可可 . 基于机器学习的高分辨率遥感影像地理信息提取方法 [J]. 北京测绘 ，2025，39（04）：528-533.