土地工程中的大数据应用

常颖

摘要：大数据是现代科技快速发展的产物，正是由于大数据的一系列特点，种类繁琐，数据量庞大，传输速度快速等在很多领域都有着较为广泛的应用，在土地工程领域大数据也有着广泛的应用，并且受到的重视程度也越来越深，虽然大数据在土地工程中的应用属于起步阶段，但是其发展速度还是非常惊人的，对于促进土地工程持续发展有着非常重要的意义。本研究针对土地工程中大数据的应用展开了一系列的探究，首先就土地工程中大数据的应用特点展开了细致的剖析，然后分析了大数据在土地工程中的具体应用，对于促进土地工程的良心发展，充分发挥大数据的作用有着一定的借鉴意义。

关键词：土地工程；大数据；应用；发展；创新

1.前言

土地作为人类一切社会经济活动的空间载体，人类的一切生产、生活、生态行为都离不开它；土地工程行业作为一个新兴行业，人类的生产、生活、生态行为也都与其有关，人类在开发利用土地，进行土地工程科研和实践过程中，结合业务需求和供给侧需要，产生了海量的土地基础和应用数据，开发和应用土地工程数据库系统，极大地提高了工作效率。将土地工程与大数据科技协同起来，结合现有土地海量数据，发展土地工程大数据，将改变传统以“地”为中心的土地管理模式，而充分考虑所有人的不同需求和行为方式，建立以“人”为中心的土地管理模式，提升土地管理的效能和水平，为经济持续快速发展和社会和谐稳定做出更重要的贡献。因此，随着大数据时代的到来，迫切需要结合土地工程实际，发展大数据技术，促进土地工程大数据开发利用，创新土地管理方式和模式，在实现国家治理体系和治理能力现代化中发挥更积极的作用。

2.土地工程中大数据的基本特征

2.1数据量大

现实世界中，随处可见各种各样的传感器，例如卫星、航拍飞机、摄像头、探测器等，这些设备随时采集着不同格式的数据；网络世界中，在用户每天的的上网点击、搜索等网络活动产生数量庞大的数据，随着时间的累积，这些数据从TB发展至PB乃至ZB，可称为海量、巨量甚至超量。

2.2数据种类多

互联网、物联网、传感网的发展，使数据的来源及格式复杂多样，传统的结构化数据、半结构化和非结构化数据组成整个数据网，仅涉及农业的数据就包括气象指标、土壤指标等几类，每一类又包含了多个分项指标。国土资源行业的互联网网页、音频、视频、图像、地理位置等数据在行业数据库占有率达到80%以上，这个比例还在迅速增加，除此之外，随着科学技术的发展，数据的来源会更加多样化。

2.3传递、处理速度快

网络软硬件设备的发展使数据从端点移动到处理器和存储器的速度明显加快。数据种类和数量的快速增长，使短时间内完成数据的处理分析成为必然。即时完成分析才能够及时从数据中提取知识、发现价值，迅速发挥数据的效能。显然，数据处理的速度越快、越及时，数据的价值及其发挥的效能就越大。

2.4价值高密度低

大数据的又一个特征是价值密度的高低与数据总量的大小成反比。虽然数据量很大，但往往有用的数据少。数据量呈指数增长加大了获取有用信息的难度，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流。以航拍视频为例，在连续不间断正常情况拍摄1h的视频中，可能有价值的数据仅仅只有1～2s。因此，如何快速高效实现隐藏在海量数据中的价值成为科学需要解决的一大问题。在上述4个特征中，第一个和第二个特征是关键，需要特别说明的是，数据量大小是相对而言的，各个行业之间的差别很大。

3.土地工程大数据应用

3.1耕种管理

复垦耕地地域分散，地形多变，环境不同，因此多方位、网络化、快速高效的采集土壤、作物、气象等变量信息进而预测灌水、施肥量成为复垦耕地管理中重要工作。国内在农田空间信息快速采集技术领域已经有了较丰富的理论基础和实践经验，成熟的仪器有TDR土壤水分测定仪、电导率测试仪、pH值测试仪等土壤特征指标感知仪器。利用土壤环境传感技术，将速测仪采集的土壤水分、土壤呼吸、二氧化碳浓度、土壤的温湿度、风速、降雨量等数据，通过嵌入式系统对信息进行智能处理。无线传感器网络技术将感知信息能够及时传送到诊断决策中心。以陕西省土地工程建设集团的在线监测研究为例，通过在盐碱地土地整治工程中建立作物、水分、盐分、土壤、气候等不同监测因子的多层次（气象云图层、植被层、地形层、土壤层、地下水层以及工程层）、多剖面（渠—沟—林—路—田的整体和各个组合、水文微循环、水盐运移等多断面）、多角度的可视化在线监测系统，获取盐碱地治理实时准确

的研究数据，融合GIS及高分辨率遥感等不同数据源，研究盐碱地水盐运移。土壤有机质、容重、质地等指标目前还没有相应的传感器实时测定设备，数据采集需要用传统土壤采样方法检测指标含量值并通过人工录入数据库。将传统数据收集和实时数据收集两种方法结合起来分析，给土壤“号脉开方”，结果可信程度高。

3.2作物估产

土地复垦是为了保障作物高产稳产，运用3S技术可以精确计算出整治面积、掌握农作物生长形势、估计种植面积和作物产量。遥感技术能够从人造卫星、飞机或者其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息，识别地球环境和资源。利用遥感技术监测作物的长势，包括作物的苗情、生长状况及其变化等影像数据，能够为田间管理提供及时信息，为早期估计产量提供依据，为可能出现的大规模粮食短缺或盈余情况预留时间采取措施。基于机器视觉、结构光扫描、超声波等声学方法的植物地面部分信息采集也为作物估产提供了大量图像资料。

3.3重金属污染评价

传统的土壤重金属污染主要有实验室监测法和现场快速监测法，实验室监测法精度高，但劳动强度大、采样分析费时，适用范围小，现场快速监测法虽能够大面积、连续、高密度获取信息，但大多处于定性或半定量的试验阶段。重金属快速探测与遥感技术的发展使得重金属污染评价智能化成为可能。遥感技术的成熟促进了利用植被反演和土壤监测的方法评价重金属污染，地物波谱特性易受土壤成分、大气效应、植被等环境噪音的影响，通过强化波谱信息提取技术，提高遥感信息提取的准确性，大数据技术就能够对土壤进行智能化重金属污染评价

3.4工程预警预测

大数据技术研究能够为工程预测预警、应急处置、灾害评估提供巨大帮助。经过多年的监测工作，我国国土部门、气象部门已积累了大量的地质灾害、气象灾害实例，这些实例涉及数据量庞大，整理和充分挖掘这些数据，建立土地工程灾害实例及处理措施大数据，在使用过程中不断完善信息采集及预报分析决策技术，可供灾害监测部门对新监测到的灾害数据进行类比、分析，从而快速、及时、准确地推荐出灾害预防及处理方案，在一定程度上提高土地工程灾害的预防、预警水平。

4.结语

综上所述，大数据在土地工程中的应用非常广泛，正是由于大数据的加入在很大程度上推动了土地工程的良好发展。例如遥感技术，网络通讯技术，信息处理技术等等更是为大数据在土地工程中的良好应用提供了无线的可能。在土地工程发展过程中离不开数据的支持，大量的设备以及数据库需要逐步健全完善，大数据技术在很大程度上推动了土地工程行业的良心发展，可以说两者是相辅相成的，土地工程的快速发展也为大数据技术的快速发展提供了更为广阔的平台。

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