土地利用规划新技术与新方法综述

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1、地利用规划新技术与新方法综述摘 要：土地利用规划是一项复杂的系统工程，在土地利用规划过程会涉及到自 然、经济、人口、建设等多方面的内容，而且也需要进行大量的图形处理、数据 的管理和分析。现代技术的发展为土地利用规划的实施和管理提供了强有力的技 术支撑和多样的方法手段。各种新方法的使用也为土地利用规划的更好实施提供 了契机。本文归纳了土地利用规划新技术与新方法的主要研究进展，讨论了土地 利用规划各阶段对新技术的需求，在此基础上，对新技术与新方法的研究前景进 行了展望。关键词：土地利用规划；新技术；新方法；模型；综述1 前言土地利用规划概述土地利用规划是指对一定区域未来土地利用超前性的计划和安排，

2、是依据区 域社会经济发展和土地的自然历史特性在时空上进行土地资源分配和合理组织 土地利用的综合性技术经济措施。 1土 地利用规划以 “十分珍视、合理利用土 地，切实保护耕地”的基本国策为原则和依据， 其基本任务是制定最优的土地 利用方案，提高土地利用率和土地生产率，以取得最大的经济效益、社会效益和 生态环境效益，同时又为将来而保护好土地资源，以达到土地资源可持续利用的 目的。研究意义土地利用规划是一个复杂的大系统，由许多子系统组成，其边界模糊，关系 复杂，是一个复杂庞大的大系统学科，涉及土地学、经济学、生态学、地理学、 社会学、数理统计等多门学科。而土地利用规划是农业规划、城市规划和区域规 划

3、等的基础工作，是在土地上落实其他各项规划的必要条件，具有重要的战略意 义。土地利用规划需要现代新技术与新方法为其实施和管理提供技术支撑和方法 手段，才能达到规划的科学合理性以及规划实施的可操作性，因此研究新技术与 新方法在土地利用规划中的应用是十分必要的。2 新技术在土地利用规划中的应用“3S ”技术“3S”技术是指遥感技术（RS）、全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS） 的统称，是将空间技术、传感器技术、卫星定位与导航技术和计算机技术 、通 讯技术相结合，多学科高度集成的对空间信息进行采集、处理、管理、分析、表 达、传播和应用的现代信息技术，“3S”是目前对地观测系统中空间信息获取、

4、 存贮管理、更新、分析和应用的三大支撑技术。土地利用规划的工作环节包括：土地利用规划数据阶段、土地利用规划编制 阶段、土地利用规划成果阶段。土地利用规划的每一个环节都包含大量的信息， 土地信息涵盖土地的数量、质量、权属、位置、利用状况等。这些信息具有动态 性、数据量大、空间性、相关性等特点。其中动态性特征不但包括其周期性，还 有渐变性和波动性。2段绪华、李猷（2010）等在基于3S技术的叶县土地利用规划应用研究 一文中提到，在土地利用规划成果阶段，运用3S技术进行规划管理，可以提高 管理的科学性、管理质量和管理效率，为土地规划的动态实施和成果管理提供科 学地方法和现代化手段。因此，为了更加充分

5、、合理、科学、有效地利用土地利 用规划的信息与数据，提高规划的开放性和公众参与性，从而更好地发挥土地利 用规划的实际效用，必须综合运用3S技术。郭红英（2013）在论文3S技术在土地利用规划中的应用中提到，3S技 术在土地利用规划数据阶段有重要的作用。随着数字图像处理技术的提高和遥感 技术向高分辨率发展，利用遥感技术获取土地信息的方法越来越普遍。3通过 遥感技术迅速获取的动态实时信息，再传输给GIS，使GIS数据库得到及时更新。 通过GIS对土地信息进行处理，可以直接得到理想的图件和数据，及时准确地反 映土地信息，不但可以为后续的规划工作提供数据基础，更重要的是明确土地性 质、质量，从而明确土

6、地的空间分布，确定各类用地的具体范围。在此阶段，3S 技术在数据收集和处理方面展现了其实时性、准确性以及高效的特点。4雷朝锋、范云峰（2013）在3S技术在土地利用规划中的应用一文中分 析道，在土地利用编制阶段，如果没有 3S 技术的支持是很难完成的。依靠 3S 技术平台，在建立土地利用总体规划信息库的基础上，紧密结合土地利用总体规 划的业务流程，实现土地利用总体规划编制、修改、实施的自动化管理。利用原 有土地信息，分析土地结构，构建各类模型，为土地的评价、预测、结构优化及 效益分析提供方法和手段。同时，降低旧有人为进行土地资源分析和决策所带来 的主观因素影响，加强了土地利用规划的科学性和合理

7、性。5可见，3S技术的综合运用在土地利用规划中发挥了重要的作用，3S技术提 高了土地利用规划各阶段的工作效率，提高了管理质量和管理的科学性、合理性。基于GIS的土地利用规划管理系统目前随着土地利用总体规划修编工作的不断深入，土地利用规划及管理工作 作为土地利用管理宏观调控的重要手段也越来越受到重视。土地利用规划管理信 息系统支持图文表一体化管理、适应土地利用规划业务管理需要，是土地管理信 息系统中一个重要的基础性子系统。众多学者在土地利用规划管理系统方面做了 大量研究。邹自力（2009）选用ESRI MapObjects组件作为土地利用规划管理系统的开 发平台，在完成系统需求分析、系统设计以及

8、数据库设计基础上，以抚州市东乡 县土地利用数据为例，进行土地利用规划管理信息系统的开发设计。其开发的土 地利用规划管理信息系统实现的基本功能有：基本图形功能（对规划所需的图形 进行数据入库、图形处理、地图显示、属性查询、长度和面积量算），规划辅助 编制管理（包括土地利用现状分析、人口预测和土地利用需求量预测等），规划 实施管理（土地利用年度计划管理、建设项目用地审批、开发整理项目管理等）。6吴永胜（2013）在分析GIS技术在土地利用规划管理中的应用及研究现状和 土地利用规划管理需求的基础上，通过利用Visual C#.NET编程语言、ArcGIS Engine开发包、ArcGIS地理空间数据

9、库和SQL Server数据库技术、实现了土地 利用总体规划管理系统的二次开发，与现有的土地利用规划系统相比，其所设计 的并研发的系统实现了土地利用信息管理与规划辅助决策支持的集成，具有一定 的先进性。7方璇(2013)则以云计算的关键技术和理论为基础，针对目前我国国土资源 行业土地利用规划管理工作的业务需求和现行土地利用规划信息系统存在的主 要问题，研究土地利用规划数据在云计算环境下的高效管理技术，搭建土地利用 规划云计算服务平台，探索并尝试解决将云计算应用于土地利用规划信息系统所 遇到的实际问题，并进行了原型系统开发与试验。8虽然目前的土地利用规划管理信息系统已经较为成熟，实现的功能为日益

10、增 多，但是在系统建设过程中还应考虑一下问题：(1) 应将规划过程、规划成果管理、规划修编、规划项目预审几个过程有机 的结合的联系在一起，使系统既能满足规划管理过程中图形、属性信息处理的技 术要求，同时又具备业务流程控制和处理能力；(2) 土地利用规划管理信息系统是土地管理信息系统中的一个重要的基础性 子系统，因此在系统开发时，应考虑与其它子系统的数据信息资源共享和有效的 功能互操作；(3) 土地利用信息具有很强的时效性，而GPS和RS作为一种重要的技术方法， 能为土地利用规划的研究提供大量准确、及时的数据资料，从而为土地利用规划 的管理提供高精度、全天候、多时相、自动化、智能化的技术手段，因

11、此应加强 GIS与GPS、RS的有效结合，来实现土地利用过程中数据信息的变更。3新方法在土地利用规划中的应用近年来，土地利用规划的新模型和新算法成为相关学者的研究热点，如何改 进传统方法，引进新思路，完善土地利用规划过程，是我们土地利用规划研究工 作的一大目标。笔者总结了近年来较为流行的几种方法，以时间顺序为列，望能 给广大研究者提供一些新思路。神经网络神经网络(Neural Networks, NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神 经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特 征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络具有大规模并行、分布式 存储和处理、自

12、组织、自适应和自学能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素 和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。宋嗣迪、陈燕红在1997年便提出基于神经网络的土地利用规划方案优化方 法。作为一个前沿科学的神经网络，它具有逼近任意非线性映射的特征，可以处 理模糊的、非线性的、含有噪音的数据，因而用它建立模型通常要比常规分析方 法具有更多的优点。9汤江龙(2006)在土地利用规划方法论的研究领域，引入人工神经网络模型 方法，并系统地加以分析研究，包括网络模型选择、网络结构设计、样本构建、 算法实现等；从技术层面构建了基于人工神经网络的土地利用规划模型，包括基 于人工神经网络的土地需求量预测模型、土地利用结构优化模

13、型、土地利用规划 方案评价模型等三种；从规划实践操作层面，对基于人工神经网络的土地利用规 划模型进行了大量的实例验证与比较分析，以证明该模型方法应用的可行性、可 靠性和有效性。 10石英、郭靖芬（2008）研究的不同之处在于将神经网络方法引入土地利用规 划方案的评价中，并针对没有已知的学习样本可供学习的情况，提出了一种基于 “理想方案”的学习和评价方法，并以北京市平谷区王辛庄镇的土地利用规划方 案评价为例，进行了实证研究。结果表明：基于理想方案的BP神经网络评价方 法实现了定性分析与定量分析的有机结合，较好地保证了评价结果的客观性,是 一种有效评价方法。11遗传算法遗传算法（Genetic A

14、lgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗 传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解 的方法，它最初由美国Michigan大学教授于1975年首先提出来的，并出版了颇 有影响的专著Adaptation in Natural and Artificial Systems，GA 这个名 称才逐渐为人所知，教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。董品杰、赖红松（2003）首先提出了基于多目标遗传算法的土地利用空间结 构优化配置，常规多目标问题求解方法有多目标加权法、约束法和目标规划法等。 但这些传统算法大多数是根据某效用函数将多目标合成单目标来进行优化

15、,大多 数情况下,在优化之前这种效用函数是难以确知的。此外,它们在求解时还需要一 些先验知识以设置其算法的参数值,而这些参数值又影响算法的求解效果。遗传 算法的并行方式种群搜索机制及其初始搜索无需先验知识或导数信息的特点很 适合于多目标优化问题的解决。12袁满、刘耀林（2014）将多智能体系统的建模框架与遗传算法的计算框架有 机结合，设计了土地利用规划多智能体决策框架，将多智能体在空间决策行为与 遗传进化算子相结合，构建基于多智能体遗传算法的土地利用优化配置模型，促 进土地利用数量结构与空间布局向可持续方向发展。13元胞自动机模型元胞自动机（cellular automata, CA）作为一种

16、通用的时空动态模型，已成 为城市增长、扩散和土地利用演化、土地利用情景模拟等方面的研究热点。元胞 自动机在土地利用规划布局方面的研究正处于探讨阶段，并在基本农田保护区的 自动生成方面已取得一些成果，但对如何利用元胞自动机进行区域土地利用规划 布局尚未系统地研究。杨小雄、刘耀林等（2007）对标准的元胞自动机模型的元胞涵义、规则定义 等进行了扩展，探讨了元胞自动机模型在政策及相关规划约束、邻域耦合、适宜 性约束、继承性约束及土地利用规划指标约束下的土地利用规划布局的元胞自动 机模型。他们提出基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局方法，基本符合 土地利用规划布局的要求；采用模糊关系来反映各因素的约束机制，是土地利用 规划布局智能化处理的关键环节；同时，通过参数调整可得到不同的规划布局方 案，为方案的优选提供了可能。转换规则的定义很大程度上依赖于主观直觉与经 验，不可