针对GIS地理信息技术的土地开发整理应用探究

土地开发整理作为优化土地利用结构、提升耕地质量、保障粮食安全的核心举措，是落实国家国土空间规划战略的重要抓手。GIS 地理信息技术凭借空间数据处理、可视化分析、多源信息整合等核心优势，已成为土地开发整理从规划设计、施工监管到验收评估全流程的关键技术工具，其应用水平直接影响土地开发整理的效率与质量。

一、GIS 在土地开发整理应用中的现存问题

（一）数据层面

土地开发整理是一项跨领域、多部门协同的系统工程，其数据需求覆盖国土、农业、水利、交通、环保等多个行政部门，而当前各部门之间普遍缺乏统一、高效的数据共享机制，导致数据壁垒现象突出。这种壁垒的形成既源于行政权责划分中数据管理责任的不明确，也与部门间对数据安全、信息保密的认知差异密切相关，使得土地开发整理工作中所需的地形测绘数据、土地利用现状数据、水文地质数据等难以快速、完整地获取，工作人员往往需要耗费大量时间协调各部门，严重降低了工作效率[1]。

（二）技术层面

当前在土地开发整理领域应用的主流GIS 软件，如ArcGIS、MapGIS 等，其功能体系庞大且复杂，涵盖空间数据管理、高级空间分析、三维建模、地图制图等多个模块，操作流程涉及数据导入、拓扑构建、符号化设置、模型构建等多个环节，对于基层土地开发整理工作人员而言，掌握这些软件的核心功能需要系统的专业知识和长期的实操训练，而基层工作人员日常工作任务繁重，难以投入足够时间进行深入学习，导致软件的操作门槛较高，许多功能被闲置，仅能运用基础的绘图和查询功能[2]。

（三）人员层面

基层土地开发整理机构的工作人员是GIS 技术应用的直接主体，但其整体的 GIS 技术应用能力与实际工作需求之间存在明显差距。多数基层工作人员并非GIS 相关专业出身，缺乏系统的GIS 基础理论知识，对空间数据的本质、空间分析的原理、GIS 技术的应用边界等理解不深入，仅能通过短期培训掌握简单的软件操作，难以应对复杂的数据处理和分析任务。

（四）应用层面

从当前实践来看，GIS 在土地开发整理中的应用仍停留在较为基础的层面，未能充分发挥其技术优势。在应用场景上，GIS 主要用于土地利用现状图、 规划布局图的绘制，以及基础数据的存储和简单查询，而在土地开发整理的核心环节，如土地适宜性评价的深度分析、规划方案的多情景模拟与优化、施工过程的动态监测与风险预警、整理后的效益综合评估等深度应用场景中，GIS 的应用明显不足。

二、GIS 在土地开发整理中应用的优化路径与发展趋势

(⟶) 完善数据共享机制

针对多部门数据壁垒和数据标准不统一的问题，首先需要由政府主导，明确一个牵头部门，如自然资源主管部门，统筹协调国土、农业、水利等相关部门，建立跨部门的土地开发整理数据共享协调机制，定期召开数据共享会议，明确各部门的数据提供范围、责任主体和时间要求，打破行政壁垒。在此基础上，构建统一的土地开发整理空间数据共享平台，平台应采用分布式存储架构，实现各部门数据的集中管理和分布式访问，同时建立分级授权的访问机制，根据用户的身份和工作需求分配不同的数据访问权限，在保障数据安全的前提下实现数据共享。

（二）开发轻量化应用工具

为降低基层工作人员的操作门槛，需结合土地开发整理的具体业务场景，开发轻量化、专业化的 GIS 应用工具。这类工具应聚焦土地开发整理中的核心任务，如数据采集、田块规划、工程量核算、地图绘制等，简化冗余功能，优化操作流程，将复杂的专业操作封装为简单的按钮式功能，例如将“拓扑检查-错误修正-数据导出”的多步骤流程整合为“一键数据清理”功能，让工作人员无需掌握专业知识即可完成操作。同时，增加工具的智能化辅助功能，通过预设业务规则和算法模型，为工作人员提供操作引导和智能建议，例如在田块规划中，工具可根据地形坡度、灌溉条件等数据自动推荐田块走向和尺寸；在工程量核算中，可自动根据设计图层计算土方量、沟渠长度等指标，并生成工程量清单。

（三）强化技术融合

推动GIS 与新兴技术的深度融合，是提升其在土地开发整理中应用效能的核心路径。一是加强GIS 与大数据技术的融合，土地开发整理过程中产生的规划数据、施工数据、监测数据等，以及外部的气象数据、土壤数据、社会经济数据等，共同构成了海量的数据集，通过大数据技术的分布式计算和数据挖掘算法，可从这些数据中提取潜在规律和关联信息。二是推进GIS 与人工智能技术的融合，将机器学习、深度学习算法嵌入GIS 系统，实现土地适宜性评价、规划方案优化、施工风险预警等任务的智能化。例如在土地适宜性评价中，利用神经网络算法自动学习历史评价案例中的关键指标和权重，实现评价结果的自动生成；在规划方案优化中，通过遗传算法对田块布局、沟渠走向等方案进行多轮迭代优化，筛选出最优方案。三是促进 GIS 与物联网技术的融合，在土地开发整理区域布设传感器、无人机等物联网设备，实时采集土壤湿度、地形变化、施工机械位置等数据，通过物联网网关将数据传输至GIS 平台，实现数据的可视化呈现和动态分析。

（四）加强人才培养

构建多层次的人才培养体系，是解决 GIS 技术应用人才短缺问题的根本举措。一方面，建立基层工作人员常态化培训机制，由上级土地开发整理主管部门牵头，联合GIS 软件厂商、科研院校等机构，制定系统的培训计划，培训内容应兼顾基础理论和实操技能，基础理论部分包括GIS 基本概念、空间数据原理、常用分析方法等，实操技能部分结合具体业务场景，针对轻量化应用工具和主流 GIS 软件的核心功能开展实战训练。另一方面，推动高校和职业院校人才培养与行业需求对接，鼓励高校在地理信息科学、土地资源管理等专业中增设“土地开发整理 GIS 应用”相关课程模块，课程内容应结合行业实际需求，涵盖土地开发整理业务流程、GIS 技术应用案例、专业软件操作等，同时加强实践教学环节，与土地开发整理机构、GIS 企业建立校企合作关系，建设实习实训基地，让学生在实践中掌握技术应用能力[3]。

结束语

综上所述GIS 技术在土地开发整理中的应用存在数据、技术、人员、应用四个层面的系统性问题，提出四条优化路径具有明确的针对性与协同性，完善数据共享机制是基础支撑，开发轻量化工具是实操保障，强化技术融合是效能核心，加强人才培养是长效动力，四者共同构成解决当前困境的完整体系。

参考文献

[1]杨连山,冯富霞.关于农村土地开发整理中的生态环境问题探讨[J].绿色中国,2025,(07):187-189.

[2]陈婧华.土地测绘技术在土地开发整理中的应用[J].农村科学实验,2025,(06):51-53.

[3]廖丽.土地开发整理中 3S 测绘技术的运用研究[J].科学技术创新,2024,(16):17-20.