cass10.1怎么根据dom个dem生成模型

通常，我们需要使用CASS 101来根据DOM和DEM生成模型，首先从DOM生成一个矢量模型，然后将DEM模型载入CASS，再使用CASS的工具对矢量模型进行处理，这样就可以生成一个高度可视化的3D模型。

潘振祥

（河南省国土资源厅信息中心 郑州 450016）

摘 要：本文通过开展高分辨率卫星遥感影像数据（SPOT5）处理及建库技术方法研究和探索，制定了《高分辨率影像数据处理及基于遥感影像土地利用数据库建设技术要求》和《省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》，制作了覆盖河南全省的 1∶1 万数字正射影像图，建立了河南省基于 SPOT 5 的 GPS 像控点图形图像数据库、高分辨率卫星影像数据库和基于影像信息土地利用数据库，为全国土地利用二次调查基础底图制作进行了有益的探索。

关键词：土地资源 卫星影像 遥感 数据库 像控点

0 引 言

随着信息技术的快速发展，卫星遥感影像处理技术得到了突破性进展，高分辨率卫星影像在土地资源调查评价、土地利用动态遥感监测、土地执法监察、土地变更调查以及大中比例尺地形图测绘等方面应用已取得显著成效。

针对河南省高分辨率遥感影像数据处理及数据库建设项目任务，项目组提出了利用 GPS 外业静态实测坐标作为影像数据校正的控制资料，制定了《高分辨率影像数据处理及基于遥感影像土地利用数据库建设技术要求》和《省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》等，并根据项目任务要求，制定了切合河南实际的基于遥感影像信息的土地利用分类体系，同时，通过项目开展，制作了覆盖河南全省的 SPOT 5 数字正射影像图（DOM），并建立了河南省基于 SPOT 5的 GPS 像控点图形图像数据库，为土地利用二次调查基础底图制作进行了有益的探索。

1 影像数据处理及数据库建设技术路线

（1）多源遥感信息相结合。选取最佳波段组合的多光谱影像与高分辨率全色影像融合，生产具有高分辨率空间信息和丰富光谱信息的融合影像。

（2）GPS 像控点、基础图件（数据库）和 DEM 相结合。根据实际情况，采用 GPS 像控点，同时利用 1∶5 万 DEM 对遥感影像进行正射校正。

（3）人机交互与计算机自动提取相结合。以人机交互解译为主，进行土地分类信息提取。

（4）遥感解译与地面调查相结合。对提取的地类图斑信息进行外业验证，对在室内不确定的地类图斑，进行外业实地调查。

2 GPS 像控点图形图像数据库建立

为保证像控点选取精度，首先在 25 m 分辨率的全色影像上，按照像控点选取的技术要求，每景均匀选取了 25 个像控点，并对像控点进行了全外业 GPS 静态测量，在 MapGIS 平台下编辑像控点属性结构，建立 GPS 像控点图形图像数据库，并将像控点外业测量成果表以方式保存在属性表中。如图1所示。

图1 像控点图形图像数据库示意图

21 GPS 像控点选取

为保证像控点外业测量精度，像控点选取时，点位分布要相对均匀，特征明显，交通便利，数量足够，尽可能在全色影像上选取，尽量避开高压线、大面积水域等干扰因素。

为提高外业测量效率，将选取的待测像控点制作成“像控点外业测量成果表”，成果表包括像控点编号、点位及放大的示意图、WGS84、1954 北京、1980 年西安三套坐标和点位说明等内容。

22 GPS 像控点外业施测

像控点外业测量采用附合路线法，各像控点平均间距约 13 km，像控点与 C 级 GPS 控制点组成 GPS 控制网。GPS 像控点外业测量利用河南省 C 级 GPS 控制网成果的三套数据（分别为WGS 84、1954 北京和 1980 年西安坐标）作为起算数据，依据《全球定位系统（GPS）测量规范》，采用静态方式同步进行观测，三台套 GPS 接收机为一组，观测时段长度不少于 45 分钟，卫星高度角≥ 15°，有效观测卫星总数≥ 4 个。测量数据采用南方测绘软件进行基线解算、平差处理并进行高程拟合，最后解算出像控点基于三套坐标系统的三套数据和拟合高程。

23 GPS 像控点图形图像数据库的建立

GPS 像控点图形图像数据库以河南省 1∶50 万地理底图作为工作底图，输入像控点空间坐标，并采集像控点属性与图形信息，建立数学基准统一的像控点图形图像文件。像控点图形图像信息，除像控点所具有的地理坐标信息之外，还包括与待纠正影像相关的特征地物的纹理信息、分辨率信息等。

3 影像数据处理

影像数据处理包括卫星影像全色数据与多光谱数据的配准、融合和影像数据正射校正、镶嵌及正射影像图（DOM）的制作等。本项目所使用到的 SPOT 5 数据是由视宝公司提供的 1A 级数据，只经过了探测器的均衡化处理，为了进行多元数据的复合，制作正射影像图，必须对图像进行正射校正，建立地理坐标。影像数据处理技术流程如图 2 所示。

图2 影像数据处理技术流程

31 影像配准

本项目使用的单景多光谱数据与全色数据是同步接收到的，其图形的几何相关性较好，多光谱数据与全色配准难度小、精度高，因此采用相对配准的方法，SPOT 5 多光谱数据波段组合采用 XS2（红）、XS3（绿）、XS1（蓝）形式，影像重采样间隔为 25 m，重采样方法采用双线性内插，以景为配准单元，以 SPOT 5 全色数据为配准基础，均匀选取配准控制点，对接收侧视角较大，地势起伏对配准影响较为严重的区域相应增加控制点密度，将 SPOT 5 多光谱数据与之精确配准，并随机选择配准后全色与多光谱数据上的同名点进行检查，以确保数据的配准精度。

32 影像融合

图像融合处理采用最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进行合成，融合后图像则采用直方图调整、USM 锐化、彩色平衡、色度饱和度调整和反差增强等手段，以使整景影像色彩均匀、明暗程度适中、清晰，增强专题信息，特别是加强纹理信息。

33 影像正射校正

影像正射校正采用 ERDAS 的 LPS 正射模块，利用 SPOT 5 物理模型，每景 25 个像控点均匀分布于整景影像，各相邻景影像重叠区有 2 个以上共用点。正射校正以实测点和 1∶5 万 DEM为校正基础，以景为单元，对融合后的数据进行正射校正，采样间隔为 25 m。

34 影像镶嵌

影像镶嵌采用 ERDAS 的 LPS 正射模块中批量处理模块，相邻两幅影像，均采集了两个以上共用点，大大提高了影像镶嵌精度。为验证镶嵌精度，以县（市、区）为单位，在其镶嵌区随机选择 25 个以上检查点进行镶嵌精度检查。

35 数字正射影像图制作

数字正射影像图（DOM）制作采用 Image Info 工具，按照 1∶1 万标准分幅进行裁切，覆盖完整的县级行政辖区。图幅整饰依据《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》，利用MapGIS 数据库平台，按照 1954 北京坐标系、1985 年国家高程基准的生成 1∶1 万标准分幅图幅整饰。

4 创新成果

项目组在圆满完成项目任务的前提下，结合项目进展和土地管理需要，创造性地开展工作。总结项目进展和取得的成果，创新成果主要体现在：

（1）影像校正控制点 GPS 外业实测数据作为影像校正控制资料，改变了以往利用地形图、土地利用现状图（数据库）作为控制资料的传统方式，极大地提高了影像校正精度，节省了项目投入经费。

覆盖河南全省 1∶1 万标准分幅地形图共计 6565 幅，而实有地形图仅 5600 余幅，项目组在征求部课题组同意的前提下，提出采用 GPS 外业实测控制点作为影像校正控制资料的思路。基于这一思路，项目组进行了一系列研究和论证，制定了 GPS 外业测量技术要求，并对覆盖全省的每景 SPOT 5 卫星影像相对均匀地选取了 25 个控制点，相邻景影像不少于 2 个共用控制点的原则，全省共选取影像校正控制点 1421 个，GPS 大地控制 C 级点 94 个。根据影像数据接收时间和项目进度，共分 13 个测区，对所有控制点采用附和路线法进行了静态测量，分别计算出各控制点和检查点的 WGS84、1954 北京和 1980 年西安三套坐标。

（2）河南省像控点图形图像数据库的建立，为今后河南全省土地利用遥感监测、卫片执法监察等提供了技术保障。

为使外业测量成果长期保存和今后使用，项目组在项目任务之外，在 MapGIS 平台上，基于河南省 1∶50 万地理底图，建立了 GPS 像控点图形图像数据库。GPS 像控点图形图像数据库的建立，不仅满足 SPOT 5_25 m 高分辨率卫星影像的校正精度要求，同时为今后河南全省土地利用遥感监测、卫片执法检查、矿山环境监测等奠定了基础。

（3）高分辨率影像数据大区域整体正射校正和镶嵌处理技术的探索，为影像数据批处理技术的推广进行了有益的探索。

由于本次试点项目涉及的范围广、影像处理工作量大，因此，项目组在保证影像纠正精度的前提下，为提高工作效率，探索和使用了遥感影像专业处理软件 ERDAS 的 LPS 模块提供的大区域整体正射纠正和影像镶嵌处理功能，达到了较好的应用效果。

鉴于本次试点项目所使用的影像数据均为同步接收的 SPOT 5 多光谱与全色数据，其图形的几何相关性较好，多光谱数据与全色配准难度小、精度高，因此，影像数据处理采用先单景融合、后大区域整体正射校正、最后进行大区域镶嵌配准的技术流程进行影像处理。

正射纠正采用 ERDAS 的 LPS 批量正射模块。纠正采用 SPOT 5 物理模型，控制点均匀分布于整景影像，每景控制点个数为 25 个，各相邻影像重叠区有 2 个以上共用点。正射纠正以 GPS外业实测控制点和预处理的河南省 1∶5 万 DEM 为纠正基础 , 对 SPOT 5 融合数据进行批量纠正，采样间隔为 25 m。影像镶嵌采用的是 ERDAS 的 LPS 批处理模块，由于各相邻景影像均采集了两个以上的共用点，大大提高了影像镶嵌精度。

（4）基于遥感影像信息土地利用分类标准体系的制定，为国家和省级快速掌握和提取土地利用变化信息进行了有益的探索。

项目组根据部课题组要求及国家和省土地管理工作需要，结合 SPOT 5 卫星影像光谱特征和纹理信息，经充分研究和论证，制定了切合河南实际、满足“高分辨率影像数据处理及数据库建设”试点项目需要的基于遥感影像信息的土地利用分类标准，该标准中将土地利用类型分为农用地、建设用地和未利用地等 3 个大类，耕地、园林地、其他农用地、城市用地、建制镇用地、农村居民点用地、铁路用地、公路用地、其他建设用地、未利用地等 10 个二级类，此外，根据个别地类特点，又分别从农用地、建设用地和未利用地中单独划分出公路林带、农业水利用地、水利设施用地、未利用水面和黄河滩地等 5 个三级类，分类标准与现有的土地利用分类体系协调、一致，符合国土资源土地分类标准体系。

（5）基于遥感影像土地利用数据库建设，为国家和省土地宏观管理提供了现势性较强的土地利用电子数据，为国内同类工作的开展提供了技术依据。

考虑到国家和省级土地宏观管理的需要，根据项目制定的“基于遥感影像土地利用分类体系”，结合中地公司 MapGIS 土地利用数据库管理系统框架结构，项目组在 MapGIS 数据库管理系统平台的基础上，分别制定了《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》和《基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》等，并在标准中明确了基于遥感影像的土地分类、文件命名规则、数据分层格式及要求等，保证了数据标准和数据格式的一致性及数据库建设质量，为国家和省提供了翔实的土地利用现势数据。

5 结 语

随着遥感技术和计算机技术的飞速发展，高分辨率遥感影像数据在土地管理工作中的应用越来越普遍，同时，遥感影像数据处理的技术手段也越来越科学、越来越先进，尤其是全国第二次土地调查工作的全面开展，将遥感影像在土地管理方面的应用推到一个前所未有的水平，因此，如何在影像数据处理过程中尽可能减少人力和财力投入已显得尤为重要。本项目针对上述问题，在科研与生产过程中，提出的采用 GPS 外业实测控制点作为影像校正控制资料、GPS 像控点图形图像数据建库及基于国家和省级土地管理需要而提出的基于遥感影像信息土地利用数据库标准等，进行了较好的诠释，为今后同类工作的开展进行了有益的探索。

参 考 文 献

常庆瑞，等2004遥感技术导论［M］ 北京：科学出版社

陈述彭，等1998遥感信息机理研究［M］北京：科学出版社

党安荣，等2003ERDAS IMAGING 遥感图像处理方法［M］北京：清华大学出版社

汤国安，等2004遥感数字影像处理［M］ 北京：科学出版社

徐柏清1988正射投影技术与影像地图［M］北京：测绘出版社

尤淑撑，刘顺喜2002GPS 在土地变更调查中的应用研究［J］测绘通报（5）：1～3

张继贤，等2000图形图像控制点库及应用［J］测绘通报（1）

（原载《测绘通报》2008 年第 10 期）

土地资源 数字高程模型 坡度 GIS 耕地

1 引 言

查清坡耕地资源状况并进行科学评价，对于促进经济发展，科学制定土地资源开发利用规划及生态退耕规划，具有重要意义。坡耕地是旱粮、经作、果树等的生产基地，在农业生产上举足轻重。由于大多数坡耕地是顺坡开垦，地埂不完善，表土受冲刷，耕层沙化；而且重用轻养，耕作粗放，少施或不施有机肥，以致土壤有机质含量低，氮磷钾养分缺乏，土壤酸度大，耕层浅薄而受旱，造成农作物产量较低。但坡耕地面积大，土层深厚，环境条件优越，水热充足，增产潜力很大。针对存在问题，需要摸清坡耕地的准确数量、分布、权属情况并进行科学评价，然后才能制定相应的对策进行科学改良。

另一方面，人类进入农业文明以来，写下了一部毁林开荒的历史。联合国《2000年全球生态环境展望》指出，人类对林木和耕地的需求，已使全球森林减少了35%，其中30%的森林变成农业用地，难以支撑人类文明的发展。中国也不例外。毁林开荒在中国延续了几千年，“民以食为天”是历代政府制定各种政策的重要基础。从新中国成立到20世纪90年代中期，粮食问题一直困扰着我国的发展，毁林扩张农田的步伐一天也没有停止过。到目前为止，全国25度以上的坡耕地达9100多万亩。包括毁林开荒在内的种种粮食增长措施，使我国用世界上7%的耕地养活了22%的人口。对全人类来说，这是一个了不起的贡献。但是，为此付出的生态代价也是惨重的。由于长江、黄河上中游不合理的耕作方式和毁林开荒，每年输入长江、黄河的泥沙量达20亿吨，其中2/3来自坡耕地。坡耕地开垦造成了水土流失、土地沙漠化，最终使生态环境不断恶化，退耕还林势在必行。从20世纪最后几年开始，随着粮食问题的根本解决，有了更多地关注生态问题的可能性。1999年，党中央、国务院总揽全局，审时度势，抓住有利时机，做出了“以粮食换生态实施退耕还林工程”的重大决策，几千年的毁林开荒的做法将彻底终结。应该说，这是一个伟大的历史转折。

要开发改良坡耕地，要退耕还林，就需要准确掌握坡耕地的分布及坡度级别。目前各地土地管理部门进行坡耕地调查时采用的是初始土地详查时所调查的坡度数据，这些坡度数据是通过人工或半人工的方式得到的，数据的准确性难以全面核实，这样就势必影响到省、市乃至全国汇总数据的准确性。随着计算机数据处理能力的提高，自动测量仪器的广泛使用以及制图技术的发展，使得利用计算机自动准确地提取坡耕地坡度、分布成为可能。在遥感图像正射纠正的过程中要使用到DEM。一般情况下，当纠正完毕之后，DEM数据就闲置起来了，DEM数据是来之不易的数据，价格比较昂贵，应该深入开发提高其利用率，让其发挥更多的作用。本文针对如何利用现有的先进技术，来实现坡耕地自动提取问题进行了探讨。

2 关于数字高程模型DEM

21 数字高程模型概述

20世纪50年代中期，美国麻省理工学院摄影测量实验室主任米勒（CLMiller）提出了一个一般性的概念：数字地面模型（Digital Terrain Models，即DTM）。此后，DTM发展迅速，并在包括GIS在内的许多领域中有着广泛的应用研究。数字高程模型（Digital Elevation Models，即DEM）是DTM的一种特例，两者都是描述地面特性的空间分布的有序数值阵列。空间分布是由X、Y水平坐标系统或经纬度来描述的。

与DTM不同的是，DEM的地面特征是高程值Z，而不是描述土壤类型、植被类型和土地利用情况等属性值。目前，真三维（3D）GIS还处在研究阶段，DEM仍然是GIS表现3D地形的主要25维手段。GIS中常用的DEM是：基于25维表现形式的规则网格（GRID）和三角网（TIN），以及基于二维平面形式表示的等值线图。GRID是用一组大小相同的网格描述地形表面，它能充分表现高程的细节变化，拓朴关系简单，算法容易实现，某些空间 *** 纵及存储方便；不足的地方是，占用较大的存储空间，不规则的地面特征与规则的数据表示间存在不协调。TIN是用分散的地形点按照一定的规则构成的一系列不相交的三角形组成，它的优点是高效的存储，数据结构简单，与不规则的地面特征和谐一致，可以表示纤细功能特征和叠加任意形状的区域边界，但是TIN的实现比较复杂和困难。GRID常用的生成算法有：反距离权插值（IDW）、双线性插值、趋势面插值、样条插值、多层叠加插值面函数及克里金（Kriging）插值等；TIN生成算法主要有：分割归并法、逐点插入法和逐步生长法。

22 DEM的制作方法

DEM数据一般可向测绘主管部门获取或向其购买。如果获得符合投影规范和比例尺精度的DEM数据，可在GIS软件下按一定范围的Coverage进行裁剪就可以使用。例如可在ARC/INFO软件GRID模块下用GRIDCLIP命令进行。

如果不能获取现成的DEM数据，也可以自己用地形图生成。步骤如下：

（1）纸图地形图数字化及校准，即地形图扫描和几何纠正。

（2）高程信息的提取。包括：①对等高线进行屏幕矢量跟踪；②对等高线标赋高程值；③编辑、检查、拼接以生成拓朴关系。

（3）DEM生成。包括：①将生成的矢量图在ARC/INFO软件中用不规则三角网（TIN）进行内插，以使整个研究区域都含有高程值；②将TIN数据进行采样，转换为GRID数据。

（4）裁剪DEM数据。方法同前。

23 研究项目使用的DEM数据

数据精度是与地图比例尺紧密相连的概念，不同的数据种类必须在一个统一的精度框架下进行集成。矢量数据必须在具体的投影类型和比例尺框架下进行编辑修正和制图综合；DEM数据精度亦是一个与比例尺密切相关的概念。研究表明，用1∶5万地形图生成的DEM数据，在中山地区用25～30米网格可以很好地保留地形信息，高山地区最好用20米网格间距，而低山和平地地区则可以用50米的网格间距。

本研究主要使用了国家测绘局按统一标准生产的1∶5万比例尺DEM数据，其网格间距为25米。实验区为位于河北省北部的隆化县全县，面积为5492平方千米。最低高程为660米，最高为1244米。原始数据格式为Coverage标准格式。经坐标转换统一转换为1980年西安坐标系。图1为实验区内一幅1∶5万比例尺DEM灰度图，图2为经过晕渲处理后的DEM图像。

图1 DEM灰度图

图2 经晕渲处理后的DEM影像

3 坡度信息提取

31 利用DEM进行坡度计算的数学基础

笔者在DEM的基础上演化了坡度和坡向图。坡度是指GRID中像素高程值的变化率，计算结果以度、小数或百分数的形式存放在像素属性中。坡向是指GRID中每个像素面的朝向，范围为0～360度。其中0度代表北，90度代表东等。迄今为止，坡度和坡向的计算方法可归纳为五种：四块法、空间矢量分析法、拟合平面法、拟合曲面法、直接解法。经证明，拟合曲面法是求解坡度的最佳方法。拟合曲面法一般采用二次曲面，即3×3的窗口（图3）：

图3 拟合曲面法二次曲面窗口

每一个点为一个高程点。点G的坡度的求解公式如下：

土地资源监测调查工程论文集[2]

其坡向计算公式为：

土地资源监测调查工程论文集[2]

式中：S为坡度；A为坡向；SWE为东西向（X轴）上的坡度；SSN为南北向（Y轴）上的坡度。X，Y轴上的坡度算法共有四种，其中精度最高、计算效率最高的算法为：

土地资源监测调查工程论文集[2]

公式中ΔG是GRID的网格间距。

32 坡度图的生成

根据上述坡度计算数学模型，利用计算机自动处理生成坡度图。坡度图不应该按随意级别生成，需要在生成坡度之前确定坡度的坡度表达级别，为了和日常工作中经常使用的坡度级别一致（即土地利用现状建库所需要的坡度级别），特制定坡度级别如下：

土地资源监测调查工程论文集[2]

根据此坡度级别，利用GIS软件将DEM的网格信息自动提取出相应的Polygen，每个级别的Polygen由不同的颜色组成，并在Polygen的属性中自动添加坡度级别代码。所生成的坡度图式样如图4所示，不同的颜色代表了不同的坡度。

图4 坡度级别矢量图

33 土地利用图与坡度图的叠加（坡耕地的提取）

经过以上处理之后，虽然整个图幅范围内的所有不同的坡度级别均已表示出来了，但我们并不知道哪里是耕地，哪里是非耕地，因此，需要采用其他技术手段来进行判别。要解决这个问题，一般有两个方法：人工套合法和计算机自动处理法。人工方法已经非常落后，这里不再赘述，下面只探讨自动处理法。

在土地利用数据库建库过程中，各种地类的图斑均已被矢量化，把矢量化的土地利用图经过坐标转换并与DEM坡度图数据配准之后（关于坐标系转换与配准的方法，这里不再赘述，可参考相关资料），利用一般GIS软件均有的空间分析功能，来自动计算各耕地图斑的坡度。空间分析的基本原理如图5所示。

空间分析是一种将两层地图要素叠加产生一个新的要素层的 *** 作，其结果是原来的要素被分割、剪断、套合，然后生成新的要素，新要素综合了原来两层要素所具有的属性。也就是说，空间叠加，不仅产生新的空间特征，还将输入特征的属性联系起来，产生新的属性。空间叠加分为矢量数据和栅格数据两种类型。对于矢量数据，采用矢量叠加方法，该方法对矢量的空间数据进行分割、剪断、套合等 *** 作，对和矢量相关的属性进行连接，叠加结果是新的矢量数据和属性数据。对于栅格数据则采用栅格加权叠加方法，该方法将两个栅格文件的对应元素加权相加，作为叠加结果的对应元素。

图5 空间分析为图斑自动赋坡度值

和矢量相关的属性数据，或者矢量叠加得到的属性连接表，可进一步作属性统计分析，以便得出各种要素之间的定量关系。

在图5中，深色部分为一耕地图斑，空间检索出来该图斑包含有1°、2°、3°三种不同的坡度，软件会自动进行加权取平均，得到最终的坡度（图中大约为21°左右）。

将矢量土地利用现状图的图斑属性字段中增加一“计算机坡度级别”字段（避免与原有的“坡度级别”字段冲突），经过空间分析即可得到每一图斑的坡度级别并自动向该字段赋值。需要说明的是，经过自动赋值后的土地利用现状图，不但实现了给耕地图斑赋值，而且包括林地、居民地、水域等所有图斑均包含了坡度值，这是前所未有的表示方法，为今后的进一步应用奠定了基础。图6为具有坡度级别的土地利用现状图。

图6 具有坡度级别的土地利用现状图

4 计算机自动提取坡度成果与原土地详查中的坡度资料比较

在隆化县土地利用建库完成的基础上，将原来土地详查的耕地坡度级别与DEM自动提取的坡度级别进行了比较。

隆化县经土地更新建库之后，总图斑数量约35237个，其中，按初始详查资料标注有坡度级别的图斑有3934个（数量如此之少，其原因有二：一是由于原始详查资料不完整，或建库矢量化过程中丢漏所造成的；二是只标注了耕地，而其他用地没有表示），我们将全县所有的图斑都进行了计算机自动坡度级别提取，现将这些标注有图斑的坡度级别与计算机自动提取的坡度级别进行比较，其结果如表1。

为了验证表中结果的准确性，本研究在进行土地更新调查的同时，对坡度级别进行了实地抽查，抽查图斑数量在50个左右。结果发现坡度有误差的图斑（相差1个级别的），大部分为2度左右的耕地，2度为1、2坡度级别的分界线，在分界线附近易出现人机误差，属于正常情况。也对有粗差图斑进行了抽查，结果表明计算机的结果是正确的，粗差确属人为因素造成。

从表1中可以看出，在初始详查的过程中，由于当时条件的限制，所估计的坡度值有47%左右是正确的，有47%左右存在着误差（坡度级别相差1个级别），有7%的粗差。从统计数字来看，这些差别是正常的，恰恰反映了当时的处理手段的缺陷。这些缺陷在当时情形下是可以容忍的，也是无奈的，但对于信息化快速发展的今天，则是不可忽视的问题。同时，笔者感觉到现行坡度级别的划分标准偏粗，以1级别为例，坡度为0～2度，实际工作中大家知道，0度的平地和2度的坡地有本质上的区别，把它们划到一个级别之内，势必会影响将来的深入应用。

表1 原有坡度级别与计算机自动提取坡度级别的比较

5 结 语

在目前土地利用数据库建库的过程中，如果继续沿用初始详查中的坡度资料，会带来两个问题：①原始资料的不准确性影响将来的深入应用；②在建库过程中又会丢失一些坡度信息，使得原本不准确的数据更加不准确，而且采用预检、验收等手段很难检查出其中的丢漏与正确性。为此，采用先进的技术手段对坡耕地进行重新评价势在必行。利用DEM数据可以得到很好的坡度提取效果，1∶5万比例尺的DEM是比较合适的品种。

现行的坡度级别分级标准偏粗，可能会给将来的深入应用带来不利影响，建议改进坡度分级标准。在现有条件下，建议在土地利用建库的过程中保留DEM数据，或建立DEM数据库，为将来应用作好准备。

摘 要文章从数据库的结构、内容及应用功能等方面浅述了农村土地调查数据库的建设，并对其在县级国土资源管理中的应用及维护管理进行了探讨。关健词农村土地调查；数据库；建设；应用；维护管理

1 引言

农村土地调查数据库综合了我国目前土地利用现状管理的各种实际应用需求,涵盖了土地利用数据库管理、土地利用变更管理、查询统计、报表管理、历史数据管理、图件管理、系统管理等一系列的业务,系统功能强大、使用简单、稳定可靠,具有兼容性、规范化、可扩展性、可 *** 作性、数据的共享应用、数据的一体化管理、影像的高度压缩和快速还原显示等显著特点。建设和维护好县级农村土地调查数据库为各级国土资源部门的土地利用规划修编、土地资源评价、建设用地审批等提供快速、高效、准确、直观地服务。

2 数据库建设

21 数据库结构

农村土地调查数据库由主体数据库和元数据库两部分构成。其中主体数据库由空间数据库和非空间数据库组成;元数据库则由矢量数据元数据、DOM元数据、DEM元数据和其他元数据组成。县级农村土地调查数据库逻辑结构如图1所示。

图1 农村土地调查数据库逻辑结构图

22 数据库内容

农村土地调查数据库主要存储矢量、栅格、统计表格、报告文本、扫描文件等数据,具体内容有:1)测量控制点、行政区、行政区界线、等高线、高程注记点、坡度图等基础地理信息数据;2)地类图斑、线状地物、零星地物、地类界线等土地利用数据;3)宗地、界址线、界址点等土地权属数据;4)基本农田保护片、基本农田保护块等基本农田数据;5)DOM、DEM、DRG和其他栅格数据;6)矢量数据元数据、DOM元数据、DEM元数据等元数据;7)其他数据。除此之外,建库单位还可根据具体需要,依照《土地利用数据库标准》要求进行数据库的结构设计,对属性数据结构表等内容进行扩充。

23 数据库应用功能

农村土地调查数据库应用功能有:信息查询功能、专题图制作、统计汇总、土地利用变化分析、基本农田分析、日常更新与年度变更、历史数据管理等功能。可完成自定义查询、组合查询等多种查询功能,实现日常土地管理有关图件的快速查询及图属互查;不同专题图的制作功能可实现基本农田分布图、耕地坡度分级图等多种专题图制作,并能生成规范所要求的统计汇总表,具有表格的统计、汇总、查询、编辑、打印输出等功能;能对不同区域、不同时间段的基本农田保护区的用地结构和占用基本农田情况进行土地利用结构、土地利用动态分析;具有农村土地调查数据日常更新,年度变更数据批量处理等功能,并生成年度变更上报数据;可完成图形与属性历史信息的存储、查询和追溯等。

3 数据库在县级国土资源管理中的应用

农村土地调查数据库体现了各行业用地的权属、结构、数量和分布，是政府各相关部门提高管理水平、提升办事效率、进行科学决策的重要依据和参考。其在国土资源管理中的应用，主要体现在以下几个方面。

31 为新一轮土地利用总体规划修编提供依据

土地利用总体规划是在一定区域内，根据国家社会经济可持续发展的要求和当地自然、经济、社会条件，对土地的开发、利用、治理、保护在空间上、时间上所作的总体安排和布局，是国家实行土地用途管制的基础，属于宏观土地利用规划，是各级政府依法组织对辖区内全部土地的利用以及土地开发、整治、保护所作的综合部署和统筹安排。随着“十二五”规划的实施和新一轮产业结构的调整，土地资源的供需矛盾将更为明显，这就需要进行新一轮的土地利用总体规划修编，实现国家对土地的宏观调控和用途管制。土地利用总体规划是否科学、合理将直接影响到“十二五”规划的目标能否顺利实现，而二次土地调查建立的农村土地调查数据库中准确、翔实的土地数据将为新一轮土地利用总体规划修编的科学性和可 *** 作性提供保障。新一轮的土地利用总体规划修编以农村土地调查数据库中的地类为依据，通过对辖区内的农用地、建设用地、未利用地和基本农田等各种图斑的地类、质量、面积和分布等进行分析，合理制定农业与非农业之间的配置以及农业与非农业内部的配置，从而达到严格限制农用地转为建设用地，切实有效保护耕地和实现不同产业之间合理配置的目的，力求辖区内经济的长远发展。

32 为年度土地变更调查提供基础数据库

年度土地变更调查是在第2 次全国土地调查基础上，全面查清年度土地利用现状和变化状况，满足国土资源日常管理的需要，为各级政府和相关部门提供准确可靠的土地基础数据和图件等资料，是国土部门对国土资源进行实时、科学、有效管理的一项重要措施。年度土地变更调查数据库的建立以二次土地调查数据库为基础，以前后两个年度的遥感影像和年度土地利用动态遥感监测内业提取的变化图斑为依据，通过外业实地核实调查，确定图斑实地的地类、位置和面积；根据城市建设用地审批资料，确定建设用地的类型；根据土地开发、整理和复垦资料，确定新增耕地来源类型等属性信息，内业再利用土地变更调查软件按要求逐图斑和线状地物进行变更，建立新的土地调查数据库，提取年度土地利用变化信息，汇总输出各种土地利用变更汇总表格和图件，从而可以掌握年度土地利用变更情况及各种地类之间的流向变化信息。

33 为土地开发整理复垦项目立项提供科学依据

土地开发整理复垦是实现耕地总量动态平衡和占补平衡的重要手段，是保障国家粮食安全、保障建设用地需求，促进经济社会可持续发展的重要措施。利用第2 次全国土地调查成果形成的农村土地调查数据库作为土地开发整理复垦立项的科学依据，为确保耕地占补平衡奠定坚实基础。

土地开发整理复垦项目的选址及开发整理复垦前后的动态监测是保证开发有效耕地的重要条件。在土地开发整理复垦项目选址时，可根据农村土地调查数据库中的土地利用数据、遥感影像数据、基本农田数据和土地权属数据，方便快捷地对所选地块的地类、面积、坡度及地块内的道路、河流、水库的分布和周边农用地、建设用地的分布情况进行对比分析，从而确定土地开发整理复垦项目的具体位置。如进行土地开发时，要根据周边的水域条件考虑开发后的耕地是否能进行正常的灌溉，从而保证粮食产量; 根据周边居民点和道路的分布情况考虑开发后的耕地是否方便人们耕种; 根据周边基本农田的分布情况，开发后的耕地是否与基本农田连片，考虑开发后的耕地可否补划为基本农田，从而实现对耕地的有效保护。进行土地整理时，可根据地块内的线状地物和图斑的田坎系数( 即坡度) 计算出整理前耕地的面积，再根据计划整理后耕地的田坎系数计算出整理后的耕地面积，从而计算出耕地净增加的数量，根据这些计算结果，分析所产生的效益，考虑是否选择在此地块进行土地整理项目。

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