基于遥感影像土地利用数据建库

641 基于遥感影像土地利用数据建库原则

（1）数据库建立在统一平台下。采用国产地理信息系统 MapGIS 作为建库基础平台，通过数据格式转换，用 ArcGIS 软件系统管理数据库。

（2）数据建库依据统一技术标准。除执行国家和行业的一系列相关标准及规程外，严格按照本项目制定的《技术要求》和《数据库标准》开展工作，所建数据库数据结构、数据内容要符合技术设计要求，达到标准化。

（3）数据库主要依据遥感正射影像上反映的地类特征判定土地利用类型和标绘地类边界，以原有的土地利用数据库和土地利用图作为辅助参考资料，对难以确定的图斑经外业验证确认土地利用类型。

（4）数据库内容要具有完整性和实用性。能够正确反映全省土地利用类型、面积对比、分布规律、利用特点，提供完整的土地资源资料。而且内容的选取和表示，要层次分明、清晰易读，使数据内容完整、实用性强。

（5）建立严格的质量监督体系，实行“三检一验”制度。即每个工作阶段都要通过自检、互检、专检，对数据内容、数据精度进行质量把关，各项指标必须符合技术要求，数据库建成后要通过项目组的统一验收。整个数据库建设过程采取严密的质量控制，从而保证数据库数据质量。

642 数据库文件命名规则、图层划分、数据属性结构

为规范数据库建设，保证基于遥感影像土地利用数据库质量，在认真执行国家和行业标准的原则下，进一步定义了基于遥感影像数据库文件命名规则、数据分层、数据属性结构。

6421 文件命名规则

（1）图层文件命名规则。行政区划代码 + 图层名 + 影像获取年份 + 文件扩展名，例如：河南省郑州市金水区 2006 年数据库，县级政区层：410101XJZQ2006WP，行政界线层：410101XZJX2006WL，地面控制点层：410101GCP2006WT。（注：文件命名栏中，WT、WL、WP 分别代表 MapGIS 格式文件中的点文件、线文件和面文件）

（2）数字正射影像图（DOM）文件命名规则。数字正射影像图（DOM）影像文件、整饰文件和元文件共同组成 DOM 信息管理文件夹。文件夹命名规则为：影像获取年份 + 图幅号，例如：影像获取时间为 2005 年，图幅号为 I49G053089，其对应的 DOM 文件夹名称即为“2005I49G053089”。

DOM 影像文件、整饰文件和元文件命名规则为：图幅号 + 文件类型 文件扩展名。例如：DOM 图幅号为 I49G053089，其各类文件命名见表 6-5。

表 6-5 DOM 文件命名规则

注：文件命名栏中“，WT、WL、WP”代表图廓修饰文件中的 MapGIS 数据格式中的点、线、面文件。

6422 图层划分

根据基于遥感影像信息建立土地利用现状数据库的特点，数据库中仅反映基础地理和土地利用的基本要素，在这些要素基础上建立行政辖区、地类图斑、线状地物、测量控制点、注记、样本图斑、不一致图斑等图层。数据库所含要素图层见表 6-6。

表 6-6 图层划分表

6423 数据属性结构

根据所划分图层分别设置如下数据属性结构。

（1）行政区划属性表（表 6-7）。

表 6-7 行政区划（SHZQ、SJZQ、XJZQ）

注：①区划代码采用 GB/T 2260—2002 规定的代码；②行政区名采用 GB/T 2260—2002 规定的行政区名。

（2）行政界线属性表（表 6-8）。

表 6-8 行政界线（XZJX）

（3）地类图斑属性表（表 6-9）。

表 6-9 地类图斑（DLTB）

（4）地类界线属性表（表 6-10）。

表 6-10 地类界线（DLJX）

（5）线状地物属性表（表 6-11）。

表 6-11 线状地物（XZDW）

（6）地面控制点属性表（表 6-12）。

表 6-12 地面控制点（GCP）

（7）样本图斑属性表。

样本图斑属性表同表 6-8。

（8）不一致图斑属性表（表 6-13）。

表 6-13 不一致图斑（BYZTB）

（9）注记属性表（表 6-14）。

表 6-14 注记（ZJFH）

注：①注记中不包括图廓注记；②仅文字注记填入相应的属性内容；③高宽为注记的高度 × 宽度，如 3×4。

643 基于遥感影像土地利用信息提取

以遥感正射影像图（DOM）为本底图，根据遥感影像上所反映的土地利用类型空间特征，从地物光谱、纹理的可分性，利用目视解译对土地利用信息加以提取，快速获取土地利用及变化信息，为高效、准确、规模化土地资源动态监测提供技术支持。

6431 目视解译（判读)

目视解译主要是从影像上获取地物三种特征：①光谱特征。提取颜色、灰度或多波段数据间的特征变量等地物的光谱特征，区分出土地覆盖信息；②空间（几何）特征。将地物的形状、大小、边界、线性特征、空间关系等几何性特征提取出来，来获取地类图斑的空间信息；③纹理特征。根据构成图案的要素形状、分布密度、方向性等纹理特征提取，可获得土地利用信息。通过三种特征提取构成土地利用的空间地理信息与属性。

影像目视解译分类是运用了解译者的综合知识，对遥感影像进行分析、识别。目视解译包括室内预判、外业调查、室内详细解译和外业验证等步骤。室内预判是初步解译、初步建立解译标志并将解译中遇到的不能确定的目标和疑难点记录下来留待外业确定，通过外业调查与实地对照进行测量和样本采集，以提供后续阶段详细分析，室内详细解译是在上述基础上，建立影像解译标志，对工作区的土地利用分类信息提取，再次进行外业验证提高影像解译的准确性与精度。

基于遥感影像的土地利用分类信息提取技术流程如图 6-9 所示。

图 6-9 土地利用分类信息提取技术流程图

6432 土地利用类型判读方法

遥感影像地类信息判读的准确性是基于影像土地利用数据建库的关键，因此在进行数据采集时运用相关分析方法，根据影像时相、区位地形特征等对影像进行综合分析，判断影像所反映的地类信息，勾绘地类界线，标注地物类别，形成预判图。

（1）耕地。主要分布在平原地区、河流两岸、川台地和缓坡地上。

平原地区的耕地，在影像上反映比较单一，呈条块状或网格状分布，形状规则，绝大部分都能作出准确判读。由于时相的不同所反映的色调有所差异，农作物生长季节的耕地呈绿、浅绿色；农作物收获季节的耕地则呈灰白、褐白色，如：河南省平原地区影像为 6 月份时相的，大部分都为收获后的裸露耕地，其色调特征为白或灰白；但洼地处的耕地，若影像接收日期在雨水季节，在影像上显示出水域特征，采集时要参考土地利用资料进行判断，同时作为不确定图斑进行外业调查，实地分析周边地形状况来确定其地类。另一种情况是农作物与林果兼作的土地，冬春季节和夏秋季节接收的影像特征差别较大，冬春季节反映的是以耕地为主，夏秋时则以林地为主，对此情况在参照土地利用资料的同时，作为不确定图斑由外业判定地类类型。

农作物生长及收获后耕地特征如图 6-10 所示。

山区和丘陵地区的耕地，在影像上反映的是绿色和灰白色相间的层叠状影像纹理特征，集中连片的较大地块影像上较易判断，而零散分布特别是在坡地上由农民零星开发出的小块耕地很难确定。根据分布规律、纹理特征，参考土地利用资料来确定地类，室内判读不出的，作为不确定图斑由外业判定地类类型。

坡耕地影像特征如图 6-11 所示。

图 6-10 农作物生长及收获后耕地特征

图 6-11 坡耕地影像特征

（2）园林地。在基于遥感影像土地分类中将园林地归并为一个地类。

平原地区的园林地分布有一定规律，大部分在村庄周边，呈块状或条带状分布，色调均匀，形状规则，边界明显。成片种植的阔叶林易与耕地区分，一些针叶、矮生果树以及苗圃的色调和纹理特征与耕地相近，较难判读，在参考土地利用资料无法判读的作为不确定图斑由外业调查确认。

山区和丘陵地区的园林地呈片状或带状，形状不规则，边界较明显。连片林地较容易判读，难以判读的是丘陵向平原地区的过渡地带，其间零散分布的树木与杂草丛生一起，主次难分，林地与荒草地之间没有明显分界线，此种情况可通过外业调查权衡主次来确定。

公路林带，影像上呈深绿色调，沿公路两侧呈规则长条带状，室内可准确判读。

园林地影像特征如图 6-12 所示。

（3）其他农用地。牧草地在基于遥感影像土地分类中归并到其他农用地。牧草地在河南省区域内分布很少，其纹理和色调特征与耕地接近不容易区分，只有从其分布形态来分辨，其边界多呈不规则形态，同时利用土地利用资料辅助判断，或根据实地调查情况确定地类。

坑塘、养殖水面、沟渠等在影像上有明显特征，可根据解译标志对影像进行判读。

其他农用地影像特征如图 6-13 所示。

图 6-12 园林地影像特征

图 6-13 其他农用地影像特征

（4）城市和建制镇。城市和建制镇影像特征比较典型，呈规则条块状，以灰、灰白色调为主，可准确判读。各省辖市、县级市政府所在地的建成区按城市归类，县政府所在地及建制镇建成区仍按建制镇归类。

城市和建制镇影像特征如图 6-14 所示。

图 6-14 城市和建制镇影像特征

（5）农村居民点。农村居民点地类特征比较明显，呈灰白与绿色调相间的片状分布，边界清晰，依据其在影像上的实际范围进行采集，但采集时要注意与其他建设用地区分。农村民居点影像特征如图 6-15 所示。

图 6-15 农村居民点影像特征

（6）铁路、公路。铁路、公路在影像上表现为长条带状或线状形态，形状规则，两者色调比较接近呈深灰色，建设中的铁路、公路呈白加灰色，高速公路较易判读，普通公路与铁路不太容易区分，可参考土地利用资料辅助判读，新增的铁路、公路要到实地外业调查后确认地类。

铁路、公路影像特征如图 6-16 所示。

图 6-16 铁路、公路影像特征

（7）其他建设用地。独立工矿用地大多分布在城镇、农村居民点中或周边，或分布在公路、铁路两侧，呈规则块状，以白、白加灰色调为主，兼有绿、黄等其他色调，判读时要注意与临时取土的耕地进行区分，其影像特征比较接近，容易误判。

水库水面呈椭圆、扇形或方形，边界规则，根据影像特征比较容易判读。

其他建设用地影像特征如图 6-17 所示。

（8）未利用地。苇地、滩涂、河流、湖泊可根据其空间位置和影像上明显特征，较容易分辨。由于苇地和滩涂大多分布在河流、湖泊、水库周边，可根据其空间位置进行判读；荒草地在影像上较难分辨，要借助土地利用资料辅助判读或到实地调查。

裸岩、裸土地多分布在山区、丘陵地区，其周围与林地衔接或向平缓地带过渡时，其边界不明显，此类情况在外业也难以区分地类边界，对此在参照土地利用资料的基础上，要充分分析影像上的色彩、纹理特征来确定。

未利用地影像特征如图 6-18 所示。

图 6-17 其他建设用地影像特征

图 6-18 未利用地影像特征

土地是现在国家不可缺少的一部分资源，而根据不同的用途，土地类型也不同。相信很多人对于土地类型的相关信息不太了解，下面我们一起来看看土地类型分类吧！

土地类型分为几种

1、农用地。就是用于农业生产的土地，包括耕地、林地、牧草地等其他农业用地。

2、商业用地。是指规划部门根据城市规划，用于建设商业性质的房屋，出让后用地的使用年限为40年。

3、建设用地。是指建造建筑物、城乡住宅和公共设施用地，以及能源、交通、水利等基础设施的用地。

4、旅游用地。是指用于开展商业、旅游、娱乐活动的场所，比如：商店、饮食店、公园、游乐场等占用的土地。

5、居民住宅地。居民住宅地是指用于建造居民房屋的土地，如果是用于建造豪华住宅，那么土地就称为豪华住宅用地；如果是用于建造普通住宅，那土地就称为普通住宅用地。

土地利用类型的特点

1、是自然、社会经济、技术等各种因素综合作用的产物；

2、在空间分布上具有一定的地域分布规律，可重复出现，同一类型的土地具有相同的特点；

3、土地不是一层不变的，它会随着经济条件的改善、科学技术水平提高而呈动态变化；

4、它是根据土地利用现状的地域差异划分的，反映土地利用方式、性质、特点，具有明显的地域性。

小编总结：关于土地类型分为几种的内容简单介绍到这，不知对大家是否有帮助呢！不同的土地类型，其用途和性质都不同，对于土地类型不太了解的亲们，可以多看看以上的信息。

农地整治和市地整治。市地整治是指为提高城市土地利用效率，采用工程技术、土地产权调整等措施，对城市低效土地进行必要改造的活动。土地整治具体可分为农用地整治、农村建设用地整治、城镇工矿建设用地整治、未利用地开发和土地复垦，所以土地整治中的数据库中整治类型代表农地整治和市地整治。土地是包含地球特定地域表面及其以上和以下的大气、土壤与基础地质、水文与植物以及动物，还包含这一地域范围内过去和现在人类活动的种种结果，就人类利用土地所施加的重要影响。

简述当前的空间数据类型有哪些，并进行简要描述和比较分析。

答：空间数据按照其特征可以分为三种类型：

1、 空间特征数据，记录的是空间实体的位置、形状和大小等几何特征，以及与相邻物体的

拓扑关系。这是地理信息系统区别于其他数据库管理系统的标志。

2、 专题属性特征数据，描述地理实体所具有的各种性质，如地形的坡度、坡向、某地的年

降雨量、土地酸碱类型、人口密度、交通流量、空气污染程度等。专题属性特征通常以数字、符号、文本和图像等形式来表示。

3、 时间特征数据，时间属性是指地理实体的时间变化或数据采集的时间等，空间数据总是

在某一特定的时间内采集的到或计算产生的。

按照空间数据的组织方法可以分为：

1、矢量数据结构，在矢量模型中，现实世界的要素位置和范围可以采用点、线或面表达，与它们在地图上表示相似，每一个实体的位置是用他们在坐标参考系统中的空间坐标定义。 2、栅格数据结构，在栅格模型中，空间被规则的划分为栅格，地理实体的位置和状态使用它们占据的栅格的行、列来定义的，每个栅格的大小代表了定义的空间分辨率。

两者的比较分析：

矢量结构的优点：1数据结构紧凑、冗余度低2有利于网络和检索分析3图形显示质量好精度高。缺点：1数据结构复杂2多边形叠加分析及邻域搜索比较困难。 栅格结构的优点：1数据结构简单2便于空间分析和地表模拟3现势性较强4易于与遥感结合及信息共享。缺点：1数据量大2投影转换比较复杂。

周磊

（中国石油大学（华东）地球资源与信息学院，东营，257061）

摘要：本文介绍了国内外土地信息技术的研究现状，将国外和国内的土地信息系统发展过程清晰地分为几个阶段，对未来土地信息系统学科的发展趋势及面临的学科前沿问题进行探讨，并从哲学角度进行归纳总结，同时提出了未来土地信息系统建设的思路。

关键词：土地信息系统；发展趋势；学科前沿

土地信息系统是土地规划和管理定量化、科学化以及对土地信息进行快速查询、分析和更新的技术手段和方法，并为决策提供辅助支持［1］。随着国土资源部门信息化进程的加快，各级国土资源部门正在把土地信息系统的建设列为部门信息化建设的重点，将土地信息系统的建设列入国土资源部门电子政务建设当中，目的是提高国土资源部门的土地管理效率，更好地实现国土资源的监管和对公众的信息服务。

1 国内外土地信息技术的研究现状

20 世纪是高新技术产生和发展的历史时期，也是土地信息系统产生和发展的历史时期。全世界土地信息系统的发展历程，可以分为以下几个阶段：50年代是土地信息系统的准备时期，60年代是土地信息系统的产生时期，70年代是土地信息系统的形成时期，80年代是土地信息系统的示范时期，90年代是土地信息系统的发展时期［2］。我国和其他发展中国家的土地信息系统发展相对落后，许多行政管理机构和科研院所正在土地信息系统方面做大量的研究和开发工作。

信息技术的迅猛发展对人类社会的进步产生了巨大的推动作用，对LIS的发展也产生了深远影响。新技术已经极大地改善了土地有关信息的采集、处理、存储和发布。新的测量和填图技术，如GPS和遥感技术，可以快速采集大量的土地信息，计算机和Internet技术的发展，已解决了处理、存储和发布大量土地信息的技术问题。采用上述新技术，各种来源的土地信息，都可以被整合在一个LIS 系统内，便于对系统的土地信息采集、处理、存储和发布进行有效的管理，以满足多用户对土地信息的适时需求。

这些技术进步包括：①数字摄影测量技术、高分辨率遥感技术及 GPS 技术，极大地提高了土地有关的数据采集精度和速度；②计算机技术仍然在快速发展，对于大量的土地数据存储和分析处理产生了积极的影响；③GIS 和空间数据库管理技术的发展，极大地改善了土地信息的提取、分析和管理方式；④WEB GIS 技术的发展及宽带网络系统的建立，使全球范围内大量的土地数据交换成为可能，同时改变了土地信息的发布方式和服务模式。

在这些技术进步的影响下，芬兰、荷兰和希腊等发达国家在已有的 LIS 系统基础上，相继完成了国家级土地信息的数字化建设，实现土地信息的计算机化管理，建立了面向社会不同用户的基于 Internet 技术的土地信息发布和信息服务平台。使 LIS 能更好地服务于各种级别的土地利用规划和经济的可持续发展，并对土地市场的发展产生了推动作用。

芬兰国家土地测量署（NLS）选用 Small World GIS 软件作为系统的开发工具，设计开发了新系统（JAKO），这个系统把属性数据和（矢量格式）地图数据存储在同一个无缝关系型数据库中，具有多用户同时更新数据的功能。JAKO采用“超文本用户界面”，而且Internet服务功能优越，NLS 以外的用户可以通过 Internet，按照地块标示号进行土地信息查询。

荷兰地籍署分别于1997年和1999年完成全国地籍图的数字化工作和大比例尺地形底图的数字化以后，将数据分别存储在4个大型的数据库中，用 Intranet 查询和更新数据库，通过终端仿真技术查询数据库。目前终端仿真技术的信息查询服务已经过时，地籍署正在努力开发能够提供更好的 Internet 在线服务的新系统。

希腊政府建立了一个客户端/服务器的网络系统，PC机用户可以不必装专业的GIS软件就能查询地图数据。数据库采用分布式管理，包括空间和非空间数据。

20世纪90年代以来，我国的土地信息系统发展较快，以深圳市和常州市为代表的地市级土地信息系统建设取得了可喜的成绩，实现了无纸管理土地信息数据，产生了较好的社会效益。中国地质大学中地信息公司开发的国土管理信息系统，主要包括城镇地籍管理系统，土地利用数据库系统，土地利用规划管理系统，土地监察管理系统，建设用地管理系统，农村地籍管理系统，土地利用动态监测系统，土地交易管理系统，土地发布系统，城镇土地定级估价系统，基本农田保护系统等一系列信息系统。此外还有一些其他公司开发的软件也取得了较好的研究成果［3］［4］。

2 未来土地信息系统的发展趋势

21 未来土地信息系统将成为国家空间数据基础设施建设的重要组成部分

土地信息系统现代化建设需要较高的投入。据估算，在东欧国家100 万个地块的信息化建设，需要投入1 亿美元。所以在推动信息化建设过程中，必须精心策划，并与其他有关大型计划综合考虑。1994年美国总统发布国家空间数据基础设施（NSDI）建设行政命令以来，发达国家在国家基础地理信息数据建设相关的技术及政策方面，已有较大的动作。LIS 作为国家基础性地学数据信息系统，其发展应和 NSDI 建设紧密结合起来。美国、加拿大、荷兰和澳大利亚的土地信息系统建设已经作为 NSDI 建设的重要组成部分，在技术开发和相关的政策条例上综合考虑［2］。

土地信息系统像“数字城市”、“数字地球”等信息基础设施一样，运用基于互联网的地理信息系统技术，形成信息查询、监控、决策支持等多种功能的数字系统［5］。土地信息系统将是信息化建设和社会经济、资源环境可持续发展的重要武器。

22 土地信息系统将会获得更新的数据源

任何一门学科走向成熟必然要与其他相关学科的部分理论与技术成果相整合，利用相关学科的理论与技术成果改善本学科的研究条件，补充完善本学科的理论与技术。土地信息系统学科是计算机科学与技术的延续，又是计算机技术同测绘科学与技术相结合的产物。随着测绘科学与技术的发展需求，宇航空间技术以及电子技术提供了可能的技术条件，产生了遥感技术与全球定位技术，这两门技术都为土地信息系统提供数据源，与这两

门技术的结合是土地信息系统学科发展的必然。随着土地信息系统学科的发展，这种结合直至融合将会越来越紧密，发展趋势越来越明显。这种融合不仅表现在硬件上，出现了集遥感图像采集、全球精确定位、无线数据通讯与数据处理于一体的掌上电脑设备；而且表现在各系统运行机理上相互渗透、有机融合，这种运行机理的渗透与融合又为设备超小型化创造了条件。土地信息系统的研究要顺应土地信息系统的这种发展趋势，要在这些相关学科的结合点上寻求研究主攻方向，加速与深化这种融合，以推动土地信息系统学科的发展［6］［7］［8］［9］。

Google Earth 软件是美国 Google 公司于2005年6月推出的一款全球卫星地图集成软件。它是一种可视化的假彩色全球地图，其图像数据为卫星影像与航拍的数据整合，全球地貌影像的有效分辨率至少为100m，通常为30m （如中国大陆）。Google Earth 图件具有较高的分辨率，数据更新也非常迅速，若用地形图为地图，将截取的 Google Earth 影像叠合到地形图上面，对照发现地类的变化，可以完成土地变更调查，更新土地信息数据库。随着 Google Earth 软件的迅速发展，遥感影像分辨率的不断提高，相信土地信息系统的发展将会与之结合。土地信息系统采用 Google Earth 影像作为一部分数据来源，不仅极大地节省了购买遥感图像的成本，而且可以很及时地发现地类的变化，高效的更新数据库具有很好的时效性。

23 土地信息系统呈现多样化工具化的发展趋势

数据库技术是任何信息系统的技术基础，土地信息系统也不例外。土地信息系统是存储与处理以时空为基本框架的各种数据的复杂系统，这一信息系统对于数据库管理功能要求较高，不但数据量极其巨大，数据种类繁多；而且数据关联十分复杂，这里既有空间拓扑的复杂关联关系，又有复杂的时间拓扑的关联关系［10］［11］。面向对象的思想以及实施面向对象思想的各种计算机软件技术是当代计算机科学与技术的一个重要成果，而关系代数的创立又为关系型数据库的建立奠定了坚实的理论基础。实施面向对象思想进行关系型数据库管理既为复杂数据类型的数据库管理技术带来了先进科学的数据管理理论，同时又有新的挑战。这种挑战就在于如何实现一部分数据变更时，所有变更的数据随之意志变更。用面向对象的思想将地理信息系统的时空数据与属性数据统一纳入关系型数据库管理之下，实现两种数据的一体化管理，这是土地信息系统发展的一个趋势［12］［13］［14］。

土地信息系统经过多年的发展，已不是一个简单的功能软件，而发展成为一种软件开发平台。现代信息技术和网络技术的发展，使土地信息系统的建设基于Internert的在线信息发布平台，这使土地信息有了更高的透明度，信息共享程度更好。随着社会信息化进程的深入，土地信息系统应用日益普及，系统向着多样化、工具化的方向发展的趋势日益明显。为适应社会这种功能与性能多样化的需求，土地信息系统软件或软件平台呈现多样化的局面［15］［16］［17］［18］。系统软件已经逐渐成为工具，走上市场。系统软件规范化、标准化是软件工具化的前提。除此，土地信息系统也正向着智能化的方向发展。

24 土地信息系统建设要更多地服务于自然资源和社会经济发展规划

传统的LIS主要用于社会经济领域，近年来，由于对环境问题和社会可持续发展的关注，对LIS土地信息服务提出了全新的要求。党的十六届五中全会提出了建设社会主义新农村的历史任务，其主要内容就是“生产发展、生活富裕、乡风文明、村落整洁、管理民主”［19］［20］。在这“十一五”规划阶段，为适应社会发展的要求，土地信息系统的建设必须能够更好地服务于自然资源和社会经济发展规划，使土地信息的管理迈入更加智能化的阶段。

3 土地信息系统面临的几个学科前沿问题

31 土地信息系统建立过程中的数据质量问题

数据是信息的载体，数据对土地信息系统（LIS）来说是至关重要的，数据质量的好坏是土地信息系统成败的关键，信息系统对数据进行处理就是为了得到数据中包含的信息。数据库（包括空间数据和非空间数据）是土地信息系统最基本、最重要的组成部分，也是投资比较大的部分，数据质量的好坏直接影响系统的功能和应用。地学信息数据往往带有不确定性，造成地学信息数据不确定性有多方面的原因［21］，测量尺度或测量精度的不同是其中一个原因，二维空间中线状地物的长度随测量尺度的不同，其测量结果就不同，三维空间中面状地物的表面积随测量尺度的不同，其测量结果也不同。地球这样一个不规则的表面又为地学信息数据不确定性增加了一个难以控制的因素。多因素干扰的所谓“病态”遥感数据也是实际地学信息数据不确定性的一个原因，因为遥感数据越来越成为地学信息数据的重要来源。地学信息数据往往没有真值［22］，分数维的思想为解决这种数据不确定性问题带来了一条思路，但还有大量的理论与实际问题需要解决。

32 土地信息系统开发标准化问题

没有数据的标准化与系统开发的规范化就没有信息的社会化。信息数据与信息系统的标准化研究始终是信息科学与技术的前沿问题［23］，制定数据标准是实现数据共享的前提。欧美各国对空间数据标准的研究和制定比较早，随着我国土地信息产业的迅速发展，制定一系列土地空间数据评价标准显得日益重要，为此必须制定一系列有关标准和规程，如土地信息系统中名词术语标准、图形与影像数据采集技术规程、数据交换格式标准、数据精度和质量标准、土地数据的分类与代码。

33 时空数据模型以及数据的压缩和更新淘汰问题

数据结构设置是一个信息系统软件程序设计的灵魂。空间拓扑关系的表达、时间维数据的参与又引出时间拓扑问题，如何表达时间拓扑信息增加了系统数据结构的复杂程度，将关系复杂的时空数据与门类复杂的属性数据统一用关系型数据结构表达又增加了问题的复杂程度。由于数据收集手段的改进，地学信息数据在成几何级数的速度增长，而计算机数据存储空间却以算术级数在增加，势必有一天数据存储空间容纳不下巨额的地学信息数据［24］。需要研究地学信息空间数据压缩技术，其中包括网格格式数据的无损压缩与有损压缩、矢量格式的数据压缩等。

34 土地信息数据的信息挖掘问题

土地空间数据隐含着大量的资源、环境和社会经济信息，如何从浩繁的数据中将这些深层的信息“挖掘”出来又是土地信息系统学科需要研究解决的问题。将空间信息挖掘出来更好的创造社会效益，需要“挖掘者”不但具有驾驭土地信息系统空间分析功能的能力，而且更需要具有较深的经济地理、资源环境等方面的专业知识［25］。

研究土地信息系统的发展趋势以及学科前沿，可以将这些问题归结为三个方面，即地球信息的哲学问题、地球信息机理问题以及地球信息工程问题。地球信息的哲学问题揭示地球信息本身的属性以及人们对地理世界的认知规律；地球信息机理问题寻求地学信息科学与技术的发展方向；地球信息工程问题则从整体上解决土地信息技术的集成、整合问题。

总之，土地信息系统的建设要从土地管理的实处起步，从远处规划，着眼于土地管理的未来，要对国家土地管理的发展和系统建设的新技术、新动向有预见，使土地信息系统建设周期与土地管理未来发展相吻合。

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［17］韩琼基于 WebGIS 的土地信息系统与社会化服务［J］测绘通报，2003，（5）：61～63

［18］杨瑾，袁堪省，杨联安基于 Intranet 的土地信息系统设计［J］西北大学学报（自然科学版），2002，32 （2）：199～202

［19］董艳华社会主义新农村建设要突出“七新”［N］河南农业，2006，（4）

［20］夏瑛光，黄金华社会主义新农村建设的必要性及基本思路［N］河南农业，2006，（4）

［21］许玉英土地信息系统建立过程中的数据质量问题［J］现代测绘，2006，29 （3）：33～35

［22］陆红生，韩桐魁关于土地科学学科建设若干问题的探讨［J］中国土地科学，2002，16 （4）：10～13

［23］黄德霖，鲍家伟浅谈土地信息系统标准化问题［EB/OL］>

［24］鲁孟建设城市土地信息系统需要解决的主要问题［J］黑龙江国土资源，2003

［25］严泰来，张晓冬，王晓娜关于土地信息系统数据库信息挖掘问题的思考［J］信息化论坛，2003，（3）：8～10

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