地理国情监测框架的探索与实践
——以城镇建设进程监测系统为例

孙良俊

(北京三正科技有限公司，北京100081)

地理国情监测框架的探索与实践
——以城镇建设进程监测系统为例

孙良俊

(北京三正科技有限公司，北京100081)

介绍地理国情监测的科学含义，从框架结构上探讨地理国情监测的工作内容和工作流程。与传统的测绘工作相比，地理国情监测的研究工作更注重于综合分析，成果直接服务于科学决策。以城镇建设进程监测系统应用平台为例，利用城镇人口数量和用地面积为主评价指标分析城镇化的进程，通过数据分析寻找出城镇发展的规律，认为地理国情监测对于城镇规划建设管理有着重要意义。

地理国情监测;框架;城镇建设;监测系统

一、引 言

地理指的是地表的自然环境和与之有关的人文因素的总和。国情是一个国家在某个时期的基本情况和特点，包括它的地理、历史、政治、经济、文化、教育等多方面内容。其中，地理环境是国家民族赖以生存和发展的必要条件，对生产力的发展和经济建设有着重要意义，因此地理国情是国情的有机组成部分。

地理国情从地理的角度对国情进行全方位的分析和描述，既包括了自然环境等方面的物质基础，也包括与地理相关的产业经济和社会文化等方面的内容，它能够反映国家的自然资源状况和人类生存环境的各种地理要素。

地理国情监测已被确定为未来20年我国测绘工作的重点之一，其相关内容在国外已有所开展［1］。地理国情监测是综合利用现代测绘地理信息技术，对地形地貌、地表覆盖等要素进行动态、定量的监测，反映自然资源、生态环境和经济要素的空间分布及变化规律，从地理空间的角度客观、综合展示国情国力。

国家地理信息公共服务平台包括天地图(公众版)、数字城市(政务版)、地理国情监测(涉密版)，三者相互紧密联系，互通有无。如在某个已搭建地理空间框架，且“数字城市”建设较为完善的区域，地理国情监测的实施工作就可以按照统一技术标准规划和建设，充分利用信息和数据。

二、地理国情监测体系的框架

地理国情监测的研究对象可以归纳成两类:自然要素和人文要素。自然要素包括了与自然有关的资源、生态、环境等内容;人文要素描述的是经济和社会现象，以及人类活动对自然的影响。通过基础测绘和对地观测手段可以直接观测到自然要素的信息，而人文要素信息的获取手段并不十分直观。然而，人文要素和自然要素之间有非常紧密的联系，可以通过监测自然要素，辅以其他参考数据，进而估计人文要素信息。本文将地理国情监测对象设计成以下几个方面:地形地貌与土地资源、城镇居民地与交通状况、植被与生态环境、矿产资源调查与开发、水资源与水利设施，如图1所示。

地理国情信息的获取需要整合及分析现有基础测绘资料、遥感数据和相关部门的数据，按照地理国情普查内容与指标，开展地理国情信息普查。

建设中的基础地理信息本底库是一个大型的数据仓库，包含地理实体库、地表覆盖库、遥感影像库和地表形态库，除此之外还有特征专题库等其他数据源(如图2所示)。依据统一的规范和标准，将新中国成立以来积累的地理信息成果，航空和航天等遥感资料都整合进本底库中;按固定周期动态更新数据，关键区域的重要数据需要提高更新频率;全国覆盖数据源的分辨率一般要优于2.5 m，城市和经济活动活跃地区应不低于1 m［2］。

图1 地理国情监测体系的框架(流程)

图2 地理国情数据本地数据库的构成

数据预处理主要包括坐标投影系统统一、纸质地图矢量化、遥感数据预处理等。由于历史原因存在多套坐标系统及大量的纸质成果，需要作适当的处理。对于地理国情监测的工作而言，遥感数据的预处理主要有几何校正、数据融合、图像镶嵌等。

数学分析的方法与GIS技术相结合，能够拓宽其应用领域，充分发挥它在现代地理学研究中的作用。地理国情监测的分析系统需要运用数学方法为其建立空间分析模型。空间数据挖掘技术，特别是空间数据理解、空间和非空间数据关系发现、空间知识库构造，在GIS和遥感等空间数据的应用系统中具有广阔的应用前景［3］。云计算是一种基于互联网的超级计算模式，它提高了资源利用效率、空间数据的安全性，降低了网络的负担。

空间数据挖掘是一种地理分析技术，而云计算属于IT技术范畴。数学方法是空间数据挖掘的理论基础，空间数据挖掘技术会用到一种或多种数学方法，而云计算可以将空间数据挖掘的过程在大型服务上加以实现。地理国情监测的系统性和复杂性的特点决定了空间数据挖掘技术和云计算技术将会成为有效的技术支撑。

现代地理信息技术飞速发展，单一地理信息应用服务的思路会阻碍地理国情监测的发展。深入剖析地理国情监测的问题和需求，明确地理信息要素综合集成与发布系统的特点:大规模的集成服务平台、组件化的信息处理方式、集成创新性的应用模式、知识化的可视化系统。

三、以城镇建设进程监测系统为例

城市化是世界经济发展的趋势，建制镇的发展是中国城镇化发展的前奏。本文以城镇建设进程监测系统为例，介绍地理国情监测的工作框架和内容［4］。首先利用收集的数据建立基础数据集、开发数学分析模型，然后以城镇人口数量和用地面积为主要评价指标来分析城镇化和社会经济发展之间的关系。

使用的数据包括社会经济数据、遥感数据和测绘数据，具体介绍如下:

根据各地方2008年的统计年鉴(除海南、云南、台湾和西藏自治区)，得到了全国县级经济数据，包括生产总值、人口数量和财政收入。由于部分地区的统计指标不一致，需要进行换算。

利用单期2008年的TM5影像数据识别城镇居民地的范围。遥感数据的预处理用到了ERDAS IMAGINE软件的ACTOR模块作大气校正;用同态滤波算法去除薄云，增强地表信息。

在研究过程中，为了便于分析城镇的空间分布，以及城镇与空间要素的空间关系，专门收集了城镇行政区划范围，公路、铁路网、港口和机场等交通枢纽的坐标等空间测绘数据，经过数据补录、格式转换、配准后，使用三正地理空间数据管理平台进行了数据采集，完成空间数据建库建设。

数据分析功能有4个模块，分别是特征提取模块、聚类分析模块、空间分析模块和分组统计模块。

1)特征提取模块:在遥感影像上，居民地具有光谱、形状和纹理的特征。考虑到TM影像数据的特点，本文只考虑了光谱特征［5］，并基于测绘资料获取城镇空间的点位置，同时借助目视解译的方法提取城镇居民用地的边界，制作成矢量文件。

2)聚类分析模块:分析时将GIS系统和SPSS软件集成起来，即把GIS数据库中的空间数据和属性数据导入统计分析系统，计算完毕后，再把聚类结果返回到GIS数据库中。

3)空间分析模块:将人口数据与城镇面积、交通网络和交通设施等数据相叠加，作空间分析。发现城镇居民地主要集中在省界沿线、丝绸之路的东段和中段的北道沿线，以及陇海铁路沿线。从地理上看，超过90%的人口居住在黑河-腾冲线的东南部。

4)分组统计模块:主要包括了人口聚类区域空间要素距离的统计，对大型建制镇和非大型建制镇以及各个经济圈分别进行统计分析。图3中，“含”表示含有暂住人口，“不含”表示不含有暂住人口。可以看出，大型建制镇(大于10 000人)的人口密度比非大型建制镇(不大于10 000人)的人口密度要普遍比较大，非大型建制镇的人口密度由于暂住人口的加入明显出现双峰分布的特征。这种分布的变动态势具有很强的社会含义，即市场经济在我国城镇人口分布中的作用，并形成逐渐扩大的“鸿沟”。

图3 大型建制镇与非大型建制镇人口密度比较

通过数据分析还发现，建制镇的面积和人口数量直接相关，其空间分布对人均财政收入的影响显著、人口密度随着人口的流动存在着明显的差异性。大城市产业发展快，对周边城镇的经济、社会和公共事业的发展具有重要影响，但辐射力范围和强度不均。因此，地理国情监测对于城镇规划建设管理有着重要意义。

以上工作流程是在本文建议框架下完成的。以研究对象为基础，有针对性地选择数据、获取数据，注重数据分析，结果能够为决策服务。

四、结束语

测绘地理信息科技发展“十二五”提出了“构建数字中国、监测地理国情、发展壮大产业、建设测绘强国”的总体发展战略，勾画出了未来测绘行业发展的蓝图。地理国情监测工作即将全面展开，本文对于其框架体系和组织工作总结出以下两点:

1)地理国情监测与传统测绘工作有相同点，也有不同之处。测绘和地理国情监测的基本要素、技术手段、法律法规、职责定位、组织结构等没有太大的改变，但是地理国情监测强调动态地发现变化、分析变化、报告变化，服务深入并细化，产品丰富多样。必须认识到这样的不同，才能在工作中有的放矢。

2)地理国情监测需要创新性的技术方法作支撑。地理国情监测系统具有综合性和复杂性等宏观特点，需要综合多学科的技术手段进行知识的交叉，提出创新的、可行的数据挖掘算法，提升数据质量，加快成果到决策的转化过程。

［1］ 乔朝飞.国外地理国情监测概况与启示［J］.测绘通报，2011(11):81-83.

［2］ 刘若梅.地理国情监测项目实施初步设计［R］.西安:地理国情监测关键技术高级研修班，2012.

［3］ 邬伦.地理信息系统:原理、方法和应用［M］.北京:北京大学出版社，2005.

［4］ 孙良俊.基于地理信息系统(GIS)的建制镇区位研究［D］.成都:电子科技大学，2010.

［5］ 杨存建，周成虎.TM影像的居民地信息提取方法研究［J］.遥感学报，2000，4(2):146-150.

An Exploration and Practice for the Framework of National Geographic Conditions Monitoring——Taking the Urbanization Monitoring System as an Example

SUN Liangjun

0494-0911(2012)08-0062-03

P20

B

2012-06-20

孙良俊(1973—)，男，安徽霍邱人，高级工程师，硕士，主要从事智慧城市方面的研究工作。