浅析gis在土地管理中的应用

《浅析gis在土地管理中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、浅析GIS在土地管理中的应用【摘要】本文着重分析GIS技术在土地管理中的应用，以及对未来发展方向做出了判断。对于促进GIS技术对土地管理具有指导促进作用。【关键词】GIS;土地管理;发展趋势一、前言土地管理是一个相当广泛的概念，包含多种数据，这些数据都具有图形和属性特征。其中，图形数据涉及地籍图、宗地图、土地利用现状图、规划图以及各种应不同要求而制作的专题图等图件资料，它们描述了大量图形目标的空间位置和相邻关系；属性数据则是与这些图形数据相关的说明信息，按不同实体类型可以分为宗地属性、界址点属性、

2、界址线属性。二、GIS在土地管理中的作用地理信息系统(GeographicInformationSystem，简称GIS)，是一门介于地球科学与信息科学之间的交叉学科，它将地学空间数据与计算机技术相结合，通过系统建立、操作与模型分析，产生对资源、环境、区域规划、管理决策、灾害防制、环境保护等方面的应用信息。它是在计算机硬、软件设备支持下，实现地理空间数据的输入、存储、管理、检查、处理和综合分析的技术系统。许多国家通过创建数字地籍数据库(DCDB)来对土地管理中分散功能进行统一管理。然而，数据转化确

3、是一个缓慢且代价高昂的过程，一般文字数据比图形数据易于计算机化。如果能有一个统一的系统来定义数据包，并提供参考，则不同部门掌管的数据库就比较容易连接。被连接的数据类型可以包括以下几点：一是规定土地所有权和支持土地转换、抵押以及投资数据；二是土地价值和所属权评估数据；三是支持土地市场和分析的数据，确定租赁和价格趋势以及与地理位置的关系数据；四是规划和管理公用事业数据，比如用水、排水、电力、远程通信和有线电视；五是管理土壤、农业和森林所需的数据；六是有关现存土地使用形式的数据；七是支持环境影响评估的数

4、据。传统对地籍簿和注册系统中的数据进行分析是很少的或根本没有。利用GIS技术开发土地管理系统，将使人们更好了解土地市场的运作、更有效地管理土地。然而，土地信息管理的进步更多取决于制度而不是技术问题。三、GIS在土地信息管理中所面临的问题在很多国家，现存土地管理系统都受到技术进步的带动作用，随着人口膨胀、土地和财产数据不断地增长，对土地信息需求也变得更加紧迫。为能向管理者和用户提供及时准确的土地数据，需要开发更快、更有效的系统来进行数据收集、更新和发布。不断发展测量技术、数据库管理系统、数据综合的标

5、准以及远程通信技术都会帮助解决这些问题。到目前为止，GIS技术推广还是一个难题，它需要用户具有专业知识，同时，GIS和主流信息技术融合比较困难。这就限制了它在土地管理者中的推广。随着GIS和相关技术的成熟以及更多电脑数据的获取，利用GIS来统一管理土地相关数据就显得更加重要。然而，数据的综合不仅仅是一个技术问题，通常它被看做是一种威胁而非机遇。任何土地管理系统的有效实施都需要一定数量的不同政府部门和私人组织参与。土地管理常被看做是中央政府的职责，地方政府和私人组织的卷入可能被看做是不可接受的，因为

6、这会使质量控制变得更加复杂。此外，采用统一标准(例如所有部门达成协议使用相同唯一属性参考数据)可能需要更改内部程序，贯彻这项措施的花费将很昂贵，而这项工作对单独的部门并没有直接的相关利益。另外，文化和法律上的异议也会妨碍数据的发布。某一块土地注册所有者可能同意发布自己姓名，但是并非所有土地归一个人拥有。税务部门可能在法律上被禁止发布某些土地的财产评价，这些可能是个人隐私。军事部门可能会限制对一些测量和绘图数据的访问，例如航空测量图四、GIS新功能的开发在未来十年中，土地管理对大量具有时空特性的数据

7、处理能力的需要，将会不断要求GIS增加新功能，这是因为在土地资源管理和土地规划过程中，迫切需要对未来土地资源的状态进行预测，因此未来的土地管理GIS必须具有能够提供与时间有关的土地管理信息能力。简言之，这就要求GIS提供信息预测功能，实质上也就是要在GIS中进一步扩展制模和仿真功能，使其更能适应真实的土地管理环境需要。进一步说，在土地管理的GIS上增加制模与仿真功能，实际上就是要求这种GIS具有很强的处理四维数据的能力。必须说明，这里定义的四维数据实际上仅仅是数据的一种典型的空间地理位置时间的属性

8、。土地管理信息的种类很多，通常可以分成三大类：土地利用管理，地籍管理，土地监察管理。其中每一类又包含多种不同管理信息，因此所有这些信息实际上构成了一种多维空间。研究表明，所有这些数据本身都具有四维数据特征，而差异只是它们属性不同，因此，可以将它们看成是上述四维空间的基线性相关，因此研究更好的四维数据的处理算法将会大大简化上述多维空间的信息分析。由于四维数据处理将耗费大量计算资源，故算法的优劣就显得十分重要，因此当前和未来十年的研究重点，将是寻找性能令人满意的四维数据处理算法，以及开