测绘新技术在国土资源调查与管理中的应用

引言

国土资源管理是国家经济社会可持续发展的基础，涵盖土地、矿产、水资源等多种要素的调查、评估及动态监管。传统测绘方式多依赖于人工地形测量与遥感影像目视解译，存在周期长、精度有限和难以实时更新等问题。近年来，无人机遥感、激光雷达、卫星遥感与大数据分析、云计算和人工智能等新技术日益成熟，为国土资源高效监测与精准管理提供了可能。本文旨在系统梳理测绘新技术的特点与优势，结合国土资源调查与管理的实际需求，探讨其在土地利用监测、资源储量评估、动态监管与决策支持等环节的应用路径，并就面临的瓶颈与未来发展方向提出对策建议。

一、无人机遥感与激光雷达在土地利用监测中的应用

无人机平台以其轻便、灵活和高效的特点，成为国土资源精细化调查的重要技术手段。其搭载的高分辨率光学相机、多光谱或红外传感器可在低空快速获取地表影像，图像分辨率达厘米级，显著优于传统遥感，为土地利用、土地覆盖类型识别与动态变化监测提供了强大支撑。在此基础上，结合激光雷达（LiDAR）技术，可穿透植被获取地面回波，生成高精度三维点云数据，用于地形地貌的精细建模与数字高程模型（DEM）构建。通过对比不同时期的无人机影像和点云数据，可准确识别农田轮作、建设用地扩张、矿山复绿等地表变化。某地在湿地修复监测中应用无人机与LiDAR 联合测绘，系统评估湿地面积变化、植被恢复程度和地貌演替过程，为生态补偿和项目绩效评估提供了客观量化依据。特别是在地形起伏剧烈的山区和林地环境中，该技术可有效剔除植被干扰，填补人工测量和传统等高线图的空白，大幅提升国土资源调查的精度与效率。

二、卫星遥感与大数据在资源储量评估中的集成创新

卫星遥感因其覆盖范围广、观测周期短、数据持续性强等特点，在国土资源调查与管理中发挥着不可替代的作用。利用Sentinel、Landsat、GF（高分）系列等中高分辨率卫星的多时相影像，可实现对土地利用、植被覆盖、水域变迁、矿区开发等地表要素的长期动态监测。随着遥感数据开放共享与自动化处理能力的提升，结合云计算与大数据平台，可对海量遥感影像进行快速存储、批量处理和深度学习分类，从而实现对全国乃至跨区域土地利用变化的宏观分析和空间演化趋势判断。在资源调查方面，遥感数据与地质钻探成果、历史测绘资料及地球化学采样点数据融合，通过空间大数据挖掘与地统计学模型，可大幅提升矿产资源储量评估的精度与时效性，尤其在偏远、复杂地形区展现出明显优势。同时，依托云计算平台的并行处理能力，能够高效集成多源异构数据，实现快速建模与趋势分析。系统还可生成可视化的资源分布图、开发强度图及环境风险热力图，为矿权审批、资源保护和科学开发提供决策支持，助力实现资源开发与生态保护的协同发展。

三、智能化数据管理与动态监管平台构建

国土资源调查数据呈现出数据量大、类型多、格式复杂的特点，涵盖矢量地形图、遥感影像、三维点云、地质勘探报告、空间视频等多源异构数据。为应对这一数据管理挑战，采用云原生数据库与分布式存储架构构建统一的数据管理平台，能够实现 PB 级空间数据的弹性扩容、高效调用与多维检索。平台通过数据标准化、元数据管理及多尺度索引机制，支持异构数据的高效整合与空间融合分析。结合人工智能与深度学习算法，可实现对遥感影像中建筑、道路、水体、耕地等要素的自动提取与变化检测，识别土地利用异常、非法占用及开采超限等问题，并通过规则引擎设定阈值，触发实时告警。以某省级“智慧国土云”平台为例，通过与市、县级国土信息中心对接，构建了覆盖全域的“天 - 地 - 人”一体化监测体系。平台具备灵活的 API 接口，支持多数据源并行接入，监管人员可在 PC、移动端等终端上实时浏览动态地图、风险热力图与预警列表，极大提高了巡查响应效率和监管精度，为国土资源数字化治理提供了强有力的技术支撑。

四、政策决策支持与法规标准体系建设

测绘新技术所产生的高精度、多维度数据成果，为国土资源调查与管理提供了坚实的数据基础。然而，要真正释放其技术效益，实现测绘数据的高效应用与广泛共享，还需构建健全的法规制度与技术标准体系。首先，应围绕无人机航测、激光雷达（LiDAR）数据处理、遥感图像解译、人工智能识别等关键环节，制定统一的数据获取、处理与精度控制规范，明确各类技术成果的元数据标准、坐标系统要求与质量评估方法，确保不同地区、不同单位间数据成果的可比性与互操作性。其次，应推动测绘数据在土地确权、生态补偿、矿产资源核查、耕地占补平衡等国土资源管理制度中的常态化应用，并通过法律法规明确其在行政执法、政策评估中的法律效力。同时，要强化数据治理能力，落实《网络安全法》《数据安全法》等相关规定，推动测绘平台建设中全面执行网络安全等级保护制度与数据生命周期管理策略，防范数据泄露、非法采集与滥用风险。通过制度建设与法治保障，为测绘新技术在国土管理领域的深入落地与可持续发展营造良好的政策与安全环境。

五、结论

测绘新技术在国土资源调查与管理中的应用，正由传统单一手段向“多源融合、智能感知、动态监管”的综合体系加速转型。无人机航测、高分辨率遥感、激光雷达（LiDAR）以及 AI 解译等技术的集成使用，大幅提升了数据采集的时效性、覆盖广度与精度水平，为土地利用变化监测、资源储量核查、生态修复评估及执法巡查等提供了强有力的技术支撑。然而，在大规模推广与深度融合过程中，仍面临诸多现实挑战，包括数据标准不统一、跨部门协作机制缺失、高端复合型技术人才短缺以及相关法规体系不健全等问题。未来，应从政策与实践层面双向发力：一方面，加快制定涵盖数据获取、处理、共享与安全管理的技术标准与法律规范，构建统一的数据管理体系；另一方面，建立跨区域、跨部门的协同工作平台，推动多源数据共享和联动监管。同时，注重人才梯队建设，加大测绘技术人员培训与引进力度，构建“无人机 + 遥感 + 大数据 +AI”的智慧测绘生态系统，全面提升国土资源管理的科学化、精细化与可持续发展水平。

参考文献：

[1] 刘飞飞 . 国土资源档案数字化管理的实现路径研究 [J]. 黑龙江档案 ,2023,(04):48-50.

[2] 程鑫 . 基于多模态数据的国土资源知识图谱构建与知识服务研究[D]. 武汉大学 ,2023.DOI:10.27379/d.cnki.gwhdu.2023.000459.

[3] 孟荀 . 吉林市国土资源档案信息化建设研究 [D]. 吉林大学 ,2023.DOI:10.27162/d.cnki.gjlin.2023.003474.

[4] 刘佳卉 . 国土资源信息化的建设思路探索 [J]. 信息系统工程 ,2023,(04):107-109.