信息化测绘技术在土地调查中的应用探讨

牛立嘉

（河北省秦皇岛市昌黎县自然资源和规划局，河北 秦皇岛 066600）

1 信息化测绘技术的概念

信息化测绘技术是一种集成了现代信息技术、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）以及遥感技术的综合性测绘技术。该技术依靠现代信息技术的发展，通过获取、处理和解释地理数据，实现对地理环境的精确测绘。在此基础上，信息化测绘技术对于地理信息进行组织和管理，从而在多种领域中发挥应用价值，如土地调查、资源管理、环境监测等。这种技术对地理空间信息的高效获取和利用，极大地提高了测绘工作的精度和效率，同时也促进了相关领域的科学研究和决策管理[1]。

2 信息化测绘技术的基本原理

2.1 GPS测量技术和公式

GPS测量技术是信息化测绘技术的一个重要组成部分，它依赖全球定位系统（Global Positioning System，GPS）实现。全球定位系统是一个由多颗人造卫星构成的全球卫星导航系统，可以提供精确的地理位置和时间信息。

GPS测量技术的基本原理是基于卫星和接收器之间的距离测量。接收器通过接收四颗或更多卫星的信号，利用传播时间和光速的关系，计算出卫星到接收器的距离。然后，根据这些距离，通过三维空间的三角定位法确定接收器的精确地理位置。

这里的关键公式是用来计算距离的公式，基于光速c与信号传播时间t的关系，表达式如下：

式中，d是距离；c是光速；t是信号传播时间。由于GPS卫星信号中包含了其发出时间，接收器收到信号后，通过比较接收到的GPS时间和接收器的内部时钟，可以计算出信号的传播时间，进而求得距离。

然后，利用四颗以上卫星计算出的距离，我们可以确定接收器的三维位置（经度、纬度和高度）以及时间修正量。

2.2 遥感影像技术和公式

遥感影像技术是信息化测绘技术的另一重要组成部分，这种技术利用安装在航空器或卫星上的传感器，从远距离捕获地表的信息。通过遥感影像，我们能够收集和分析地球表面的各种数据，包括地形、地貌、植被覆盖、土地使用等。

对遥感影像的解译主要依赖于物体反射或发射电磁波的特性。不同的物体或表面（例如水体、森林、城市等）会在电磁波谱的不同波段上呈现出不同的反射或发射特性。遥感传感器捕获这些信息，形成具有多光谱特性的图像，利用这些图像，我们可以对地表进行定量分析和分类。

在遥感影像的解译中，常用到归一化植被指数（NDVI），它是一种用于估计地表植被覆盖度的指标，其公式为

式中，NIR是近红外波段的反射率；Red是红光波段的反射率；NDVI值范围在-1到1之间，值越大，表示植被覆盖度越高。

通过这种方式，利用遥感影像技术不仅能够提供定量和客观的地表信息，而且还能实现对地表的连续和大范围的监测，这对于土地调查、环境监测和资源管理等领域具有重要意义[2]。

2.3 GIS数据分析技术和公式

地理信息系统（Geographic Information System，GIS）数据分析技术是信息化测绘技术的核心组成部分，它依赖数字化地理数据和专门的分析工具，实现对地理信息的管理、查询、分析和表现。

GIS数据分析的基本原理是建立和操作空间数据模型，通过地理编码和空间关系，描述现实世界中的地理现象。GIS数据分析技术能处理的数据类型包括矢量数据（例如点、线、面）和栅格数据（例如卫星遥感影像），这两种数据都能在GIS中进行空间查询、叠加分析、缓冲区分析等操作。

在GIS空间分析中，常见的一种公式是求解空间自相关的Moran's I指数，该指数用于描述空间变量之间的相关性，其公式为

式中，N是研究区域内的观测点数量；W是所有空间权重的和；wij是观测点i和j之间的空间权重；xi和xj分别是观测点i和j的观测值；X是所有观测值的平均值。Moran's I值的范围在-1到1之间，值接近1表明存在正的空间自相关（即相近的地方特性相似），值接近-1表明存在负的空间自相关（即相近的地方特性差异大），值接近0表明空间自相关性不显著。

GIS数据分析技术通过以上方法，实现对地理空间数据的深度挖掘和理解，为土地调查、城市规划、环境保护等领域的决策提供科学依据[3]。

3 信息化测绘技术在土地调查中的具体应用

3.1 土地使用状态的调查

（1）基于遥感影像的土地覆盖分类。遥感影像在土地使用状态的调查中扮演着重要的角色。利用遥感影像，可以获取大规模、连续的地表数据，这对于土地覆盖的分类和分析具有重要的作用。例如，通过多光谱或高光谱的遥感影像，可以识别不同类型的土地覆盖，如农田、林地、城市建设用地、水体等。特别是，利用植被指数（如归一化植被指数NDVI），可以评估和监测植被覆盖度和生长状况，进一步分析土地的使用状况。

（2）基于GIS的土地使用分析。地理信息系统（GIS）是一个强大的工具，能够进行复杂的土地使用分析。在土地使用状态的调查中，GIS能够存储、管理和操作大量的地理数据，如地形、土壤、气候、土地使用类型等数据。基于这些数据，GIS可以进行空间查询、叠加分析、缓冲区分析等操作，从而帮助人们深入理解和分析土地的使用状况。

3.2 土地质量评估

土地质量评估是信息化测绘技术在土地调查中的重要应用之一，涉及对土壤质量、水源、气候、地形等多个因素的综合分析。

遥感影像技术在土地质量评估中扮演着重要的角色。例如，通过对遥感影像中的多光谱或高光谱数据进行分析，可以获取土地的植被覆盖状况、土壤湿度、地表温度等信息。这些信息对于评估土地的生态质量和生产潜力具有重要的作用。特别是，利用遥感影像中的光谱数据，可以通过光谱特征分析的方法，获取土壤的成分和质量信息。

地理信息系统（GIS）在土地质量评估中发挥着重要作用。GIS能够存储和管理大量的地理数据，如土地使用类型、土壤类型、气候条件等数据。基于这些数据，GIS可以进行复杂的空间分析，如叠加分析、缓冲区分析等，从而综合评估土地的质量。

一个常用的土地质量评估公式是土地质量指数（Land Quality Index，LQI）。该指数通过对多个土地质量因子（如土壤质量、气候条件、地形等）进行加权求和，得到的综合评估指数，其公式如下：

式中，wi是第i个土地质量因子的权重；Xi是第i个土地质量因子的值。权重可以根据不同的评估目标和地区特性进行设定。

通过遥感影像技术和GIS技术，结合土地质量指数等评估公式，我们能够对土地的质量进行定量评估和空间分析，为土地管理和决策提供科学依据[4]。

3.3 土地变化监测

土地变化监测是对土地使用变化、土地覆盖变化、土地质量变化等方面进行长期、连续的观测与分析。随着信息化测绘技术的发展，我们现在可以更准确、更及时地监测和评估土地变化。

遥感技术是土地变化监测的主要手段，特别是多时相遥感影像可以反映出土地在一定时间周期内的变化情况。其中，改变检测算法如差值法、比率法和主成分分析法等，可以从不同角度揭示土地的变化特性。

例如，差值法是一种最直接的改变检测方法，其基本思想是直接比较同一地区在不同时间点的遥感影像，计算其像元值（或光谱值）的差值，通过差值的大小和符号判断土地的变化情况。其公式如下：

式中，Δ表示土地变化的大小；X_t2和X_t1分别表示同一地点在时刻t2和t1的遥感影像的像元值。如果Δ值大于某个阈值，那么可以认为在这个地点发生了显著的土地变化。

GIS技术可以为土地变化监测提供空间分析和可视化支持。例如，GIS可以帮助我们定位土地变化的地点，分析土地变化的空间分布模式，制作土地变化的动态地图，以及模拟土地变化的未来趋势等。

3.4 土地规划与管理

在现代土地管理和规划的过程中，信息化测绘技术扮演着不可或缺的角色。通过提供详细、精确和及时的地理空间数据，信息化测绘技术可以增强土地规划与管理的科学性、有效性和可持续性。首先，信息化测绘技术可以为土地规划提供精确的空间信息。在土地规划的过程中，我们需要了解土地的现状，包括土地的空间分布、土地覆盖类型、土地使用状况等。这些信息可以通过遥感影像、GPS测量和地理信息系统（GIS）获取。

其次，信息化测绘技术可以为土地规划提供科学的决策支持。在土地规划的过程中，我们需要评估各种土地利用方案的可行性和效果，这需要进行大量的数据分析和模型模拟。通过GIS的空间分析功能，我们可以评估土地利用方案的空间效果，例如土地利用的均衡性、合理性等。

4 信息化测绘技术在土地调查中的未来发展方向

4.1 新技术、新设备的应用

信息化测绘技术在未来的发展方向之一是引入更多新技术和新设备。例如，无人机（Drone）已经在土地调查中广泛应用，它可以提供更高分辨率的遥感影像，更灵活地获取地表信息。同时，深度学习和人工智能技术也在被逐步应用于遥感影像分析和GIS数据处理，以提高数据分析的精度和效率。

4.2 跨学科、跨领域的整合应用

信息化测绘技术不仅限于地理科学或环境科学领域，它的应用与许多其他学科紧密相连，形成了一种全新的、多学科交叉的研究模式。在土地调查过程中，我们需要从自然科学角度理解土地形态和生态环境，从社会科学角度分析土地的人文属性和社区结构，以及从经济学角度评估土地的价值和使用效率。这就需要我们在理解和应用信息化测绘技术的同时，掌握其他相关学科的知识，形成一个全面的土地视角。

5 结束语

综上所述，信息化测绘技术在土地调查中应用广泛，无论是在土地使用状态调查、土地质量评估，还是在土地变化监测等方面，都显示出其强大的数据获取、处理和分析能力。遥感技术、GPS技术和GIS技术等成为这个过程中不可或缺的工具。同时，新技术和新设备的应用，如无人机、人工智能和大数据，以及跨学科、跨领域的整合应用，都预示着信息化测绘技术在未来土地调查中的发展方向。尽管信息化测绘技术已在土地调查中取得了重要的成果，但其在实际应用中仍面临着数据质量、技术更新、学科交叉等一系列挑战，这需要我们进行更深入的研究和探讨。