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自然资源学报 >

2025 , Vol. 40 >Issue 3: 600 - 617

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20250303

国土空间规划实施监测

面向国土空间监管的省域自然资源常态化监测研究——以广东省为例

  • 朱紫阳 , 1, 2, 3 ,
  • 常中兵 1, 2, 3 ,
  • 谭宾 1, 2, 3 ,
  • 陈睿 1, 2, 3 ,
  • 李炘妍 1, 2, 3 ,
  • 郑华健 1, 2, 3 ,
  • 康昕怡 1, 2, 3 ,
  • 孙端 1, 2, 3 ,
  • 彭小桃 1, 2, 3 ,
  • 王腾 1, 2, 3
展开
  • 1.广东省国土资源测绘院，广州 510663
  • 2.自然资源部华南热带亚热带自然资源监测重点实验室，广州 510663
  • 3.广东省自然资源科技协同创新中心，广州 510663

朱紫阳（1980- ），男，湖南邵东人，硕士，正高级工程师，研究方向为自然资源监测理论与方法。E-mail:

收稿日期: 2024-05-06

  修回日期: 2024-08-26

  网络出版日期: 2025-02-21

基金资助

广东省科技计划项目(2021B1111610001)

广东省自然资源科技项目(GDZRZYKJ2023001)

广东省自然资源科技项目(GDZRZYKJ2024002)

广东省自然资源调查监测体系建设专项

收起

Research on the provincial normalised monitoring of natural resources for territorial spatial supervision: A case study of Guangdong province

  • ZHU Zi-yang , 1, 2, 3 ,
  • CHANG Zhong-bing 1, 2, 3 ,
  • TAN Bin 1, 2, 3 ,
  • CHEN Rui 1, 2, 3 ,
  • LI Xin-yan 1, 2, 3 ,
  • ZHENG Hua-jian 1, 2, 3 ,
  • KANG Xin-yi 1, 2, 3 ,
  • SUN Duan 1, 2, 3 ,
  • PENG Xiao-tao 1, 2, 3 ,
  • WANG Teng 1, 2, 3
Expand
  • 1. Surveying and Mapping Institute, Lands and Resource Departmeng of Guangdong Province, Guangzhou 510663, China
  • 2. Key Laboratory of Natural Resources Monitoring in Tropical and Subtropical Area of South China, Ministry of Natural Resources, Guangzhou 510663, China
  • 3. Guangdong Science and Technology Collaborative Innovation Center for Natural Resources, Guangzhou 510663, China

Received date: 2024-05-06

  Revised date: 2024-08-26

  Online published: 2025-02-21

Fold

摘要

自然资源常态化监测是保障自然资源监管实施成效的重要手段。针对当前自然资源常态化监测在综合感知、动态评估与决策支持等方面的挑战，构建“智能感知—动态认知—精准管控”自然资源常态化监测技术体系。通过构建“天—空—地—网”一体化数据感知网络，实现融合多源大数据的实时感知与快速识别；通过空间格局、过程耦合、要素关系、人地关系等多维度指标的动态分析，开展自然资源格局过程、要素关联、态势预警等深层次分析；借助国土空间规划和用途管制手段，实现自然资源的全要素耦合分析、全过程周期管理、全空间用途管控。并以耕地“非农化”“非粮化”监测监管为例，介绍其在实现耕地综合感知、动态评估与决策支持等方面的实现路径。

关键词： 自然资源; 常态化监测; 智能感知; 动态认知; 精准管控

本文引用格式

朱紫阳 , 常中兵 , 谭宾 , 陈睿 , 李炘妍 , 郑华健 , 康昕怡 , 孙端 , 彭小桃 , 王腾 . 面向国土空间监管的省域自然资源常态化监测研究——以广东省为例[J]. 自然资源学报, 2025 , 40(3) : 600 -617 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20250303

Abstract

Normalised monitoring of natural resources plays a crucial role in regulating natural resources and guaranteeing the effectiveness of management policies, and it is a key support for achieving high-quality economic and social development in natural resources. In view of the challenges of natural resources monitoring in terms of rapid perception of natural resources information, comprehensive analysis of human-land relations in land space, and efficient support for the precise management of operations, the objectives and connotation of natural resources normalised monitoring was systematically analyzed. By integrating the requirements of contemporary land space monitoring and supervision, this study proposes the "intelligent perception-dynamic cognition-accurate control" framework for natural resources monitoring. This framework focuses on three key aspects: perception, cognition, and control. In the perception phase, we established an integrated data perception network to dynamically perceive and rapidly identify natural resources using multi-source data. Subsequently, through dynamic analysis incorporating indicators like implementation effectiveness, bottom line control, boundary control, and structural efficiency, we explored the correlation of natural resource elements, process coupling, trend prediction, and early warning. Utilizing national land spatial planning and control tools, our framework promotes proactive trends while controlling negative ones, facilitating comprehensive element coupling analysis, full-cycle process management, and spatial use regulation. To illustrate the practical application of our approach, we examined the supervision and protection of arable land, demonstrating how normalised monitoring enables comprehensive monitoring, dynamic assessment, and decision-making support. To ensure the effective application of monitoring results, it is necessary to clarify the legal status and usage methods of regular monitoring results from a policy perspective. This will also facilitate the promotion and application of regular monitoring. At the implementation level, it is recommended to establish a mechanism for results sharing and business collaboration, thus achieving the goal of "one monitoring, multiple topics, and numerous applications" in regular monitoring of natural resources. This study serves as a valuable reference for the monitoring and regulation of natural resources, offering insights into achieving full coverage, element inclusion, and process management.

Key words： natural resources; normalised monitoring; intelligent sensing; dynamic cognition; precision controls

随着《自然资源调查监测体系构建总体方案》的实施，中国已初步建立统一的自然资源调查监测体系，对自然资源调查监测的目标任务、工作内容、业务体系和组织实施分工等进行了统筹规划和系统设计，在调查监测体系构建、技术支撑体系建设以及信息化支撑保障等方面形成初步成果，有力支撑了自然资源管理和经济社会高质量发展[1⇓-3]。但是，如何从自然资源的综合感知、动态评估与决策支持等方面建立统一的业务应用体系，实现面向国土空间监管的省域自然资源常态化监测技术体系，仍是当前自然资源调查监测研究的重要任务[4⇓-6]。
在不断推进构建统一的自然资源调查监测体系过程中，关于自然资源监管的研究主要聚焦在调查监测、分析评价、应用服务等方面[4,7,8]。在调查监测方面，陈军等[1]系统提出了构建涵盖数据感知、信息处理、场景管理、知识服务等为核心的自然资源调查监测技术体系框架，为自然资源调查监测明确了任务和方向[2,9]。在分析评价方面，通过地理大数据空间融合与精准计算、多目标指标体系构建与立体化分析建模等关键技术，已初步形成全要素时空统计、多目标综合分析、多准则系统评价的自然资源调查监测分析评价技术体系[5,10,11]。在应用服务方面，从基础底板、监测模式、应用服务、支撑环境等方面初步提出了统一的省级自然资源调查监测体系总体建设思路[12⇓-14]。
但是，当前自然资源监管仍面临自然资源信息快速感知、国土空间人地关系综合分析、高效支撑业务精细管理的挑战[4,15]。主要表现在以下几个方面：一是不同地区的经济活跃度、地表覆盖、气候条件对监测技术的要求不同，传统技术在人类高强度活动、地表覆盖变化快、常年多云多雨地区仍较为受限[1,16]。二是监测成果的分析评价主要集中在统计分析，缺乏自然资源格局过程、人地关系、态势预警等深度信息挖掘[5,17]。三是业务管理与监测数据和技术支撑之间衔接不够，尚未实现监测对象与管理业务精准对接、双向反馈，难以支撑自然资源精细化管理需求[18]。因此，面对重构后的自然资源管理体系，亟需从自然资源的感知、认知、管控等方面建立统一的业务体系，实现对自然资源全要素、全过程、全覆盖的监管。
以广东省为例，从自然条件来看，云雨天气频繁的气候条件导致光学卫星影像覆盖不足，复杂多样的地质地貌条件导致地表覆盖异质性强、监测图斑破碎[19]；从业务管理来看，高强度人类活动影响导致人地交互强烈、地表变化快，监测对象多而杂、管理难度大，仅自然资源领域涉及100余项业务和1700余个监测对象[20]。广东省自然资源厅印发的《广东省自然资源调查评价监测体系建设方案（2021—2025年）》，提出以自然资源全要素为对象构建地表数据“一张图”和快速联动监测体系。鉴于此，本文以广东省为例，结合新时代自然资源监管要求，构建“智能感知—动态认知—精准管控”的自然资源常态化监测技术体系，并以耕地“非农化”“非粮化”监测的应用为例，介绍其在实现自然资源综合感知、动态评估与决策支持等方面的实现路径，以期为自然资源全要素、全过程、全覆盖监管提供参考。

1 自然资源感知认知管控内涵的理解

自然资源统一监测在综合性、系统性、交互性等方面远超传统单项监测，要实现国土空间可持续发展，有赖于坚实的理论支撑。厘清自然资源监测的感知、认知、管控内在本质，是开展相关技术研究应用的必要前提，也是强化自然资源监管的重要科学基础，以期实现自然资源综合利用的可持续。
自然资源监测是开展自然资源监管的具体手段，对自然资源保护和开发利用实施过程与状态的监督主要从感知、认知、管控三个方面展开，即通过构建针对自然资源全要素、全过程、全覆盖的监测对象、指标和模型，实现自然资源的智能感知、动态认知、精准管控[21,22]（图1）。在实施过程中，以自然资源管理业务为主线开展自然资源常态化监测，实现“感知—认知—管控—感知”的调查监测全链条闭环和全过程管理，为自然资源精准化管理和科学化决策提供支撑。智能感知的目的是摸清自然资源家底、监测动态变化情况，动态认知的目的是掌握国土空间变化的时空规律、发展趋势和演化机理，精准管控的目的是优化自然资源配置和合理开发利用。通过智能感知和动态认知做到自然资源“查得准”和“认得透”，最终实现国土空间监管“管得好”[4]。智能感知的重点在于感知信息获取与处理的智能化、快捷性与实时性，提升数据获取与汇集能力、信息提取与管理能力，实现自然资源监测信息的精准、自动推送以及与业务管理需求的精准对接、双向反馈，全面获取自然资源的自然、社会和经济等属性现状。尤其是对重要管控要素如耕地“非农化”现象，需要快速广泛地采集多源数据，为实时掌控国土空间要素变化提供支撑[8,23]。动态认知的重点在于预测预警的常态化、规律性与趋势性，针对自然资源监管的需要，能够对空间格局、过程耦合、要素关系、人地关系等多维度指标进行动态分析，便于及时掌控自然资源保护和开发利用现状情况，模拟可持续发展状况与趋势，认知国土空间格局形成的时空规律、发展趋势和演化机理等[24⇓-26]。精准管控的重点在于精确性、约束性与及时性，面向自然资源监测监管需求，基于格局过程、人地关系、态势预警等深层次分析结果，借助国土空间规划和用途管制手段，对顺向趋势予以引导、逆向趋势予以管制，尤其是对潜在可能违反重要控制线与约束性指标警情的提前预判告知，如耕地“非农化”等现象予以制止[21,27,28]。
图1 自然资源常态化监测的逻辑关系

Fig. 1 The relationship of normalised monitoring of natural resources

综上所述，感知、认知、管控都是自然资源常态化监测不可缺少的技术环节。感知是自然资源常态化监测的基础，通过多样化的信息采集手段，实时获取国土空间诸多要素的变化，从而实现对国土空间保护和开发利用行为的全流程监管。一方面，通过获取长时间序列的动态变化信息，对自然资源保护利用现状以及政策实施成效、目标等进行动态评估，从而精准判断是否合乎规划预期、是否突破底线、是否符合用途管制要求，为国土空间规划实施、底线管控、用途管制等提供依据。另一方面，感知与认知的相关成果，又进一步为国土空间优化和用途管制奠定了前置基础，通过对感知到的自然资源要素变化情况或动态评估的状态分析，结合一定的预警规则，对有突破重点管控或约束性指标风险的情况及时预警，便于部署相应的行动决策，进一步优化国土空间和实施用途管制。通过持续的感知、认知、管控，形成自然资源监管“闭环”，亦即从“感知”到“决策”的行动路线，助力“全覆盖、全要素、全过程”自然资源管理目标的实现。

2 自然资源常态化监测技术体系构建

2.1 自然资源常态化监测技术体系总体架构

为有效支撑国土空间可持续发展，结合自然资源精细化监测与科学化监管的需求，构建以“智能感知—动态认知—精准管控”为主线的自然资源常态化监测技术体系（图2）。
图2 自然资源常态化监测技术体系研究思路

Fig. 2 The framework of normalisation monitoring technology system of natural resources

首先，在信息获取层面，通过“天—空—地—网”一体化数据感知网络，汇聚多源异构数据，对国土空间地理环境信息进行全面感知，实时获取自然资源要素信息。在信息处理与信息流转层面，充分利用大数据、人工智能等构建多源传感器协同解译和变化检测技术，实现监测信息的智能化、自动化提取，结合监测对象的表现形式与变化特征，构建融合多源大数据的动态感知与快速识别的自然资源综合感知体系，形成常态化监测感知数据库，摸清资源家底和及时掌握变化[4]。
然后，基于智能感知数据，构建自然资源业务知识图谱，融合社会经济和泛在网络数据等，建立自然资源分析评价的指标库、模型库、知识库，构建“统计分析—综合评价—知识服务”为主体的应用服务模式，研发国土空间动态认知分析平台。通过融合空间分析、定量分析、语义分析等分析方法，开展格局过程、人地关系、态势预警等深层次分析，认知国土空间的时空规律、发展趋势和演化机理[25]。
最后，在系统摸清自然资源底数、掌握自然资源时空变化规律的基础上，借助于国土空间规划和用途管制等手段，对顺向趋势予以引导、逆向趋势予以管制，从宏观层面侧重于功能定位、格局、规模及目标管控到微观层面侧重功能于边界、过程、质量及用途管控，实现自然资源的全要素耦合分析、全过程周期管理、全空间用途管控[10]。

2.2 自然资源要素的智能感知

自然资源常态化监测的核心是对自然资源要素的感知。近年来高空间分辨率遥感影像大范围快速覆盖的能力大幅提升，航空航天遥感已成为大范围自然资源监测所依赖的最主要数据来源，但由于广东多云多雨的气候特征，光学卫星遥感影像获取窗口期主要集中在10月至来年2月，而3-9月的人类活动高峰和农作物物候期高质量的光学卫星遥感影像获取有限[23,29,30]。对耕地、森林、湿地、海洋生态系统等自然资源要素监测来说，单凭遥感手段难以有效获取所需的有关数据资料，还需要借助于布设在陆海的各类地面观测站网、监测样点，结合自然资源管理业务、地面抽样调查、人口迁移社会感知等手段[22]。在数据处理方面，针对广东省多云多雨气候条件和耕地破碎化严重、种植结构复杂等特点，一方面需要解决“同物异谱、同谱异物”的数据噪声问题和遥感影像分辨率低导致的混合像元问题；另一方面需要解决多源异构数据融合时数据结构、模式、语义等差异的问题[4]。同时，对于深度学习和人工智能等模型解译结果，模型精度和可推广性仍有待验证。
在信息获取层面，攻克全覆盖、全要素、全过程的自然资源要素监测多终端异构感知数据汇集技术，研发自然资源综合感知服务系统，有效整合卫星遥感、中低空遥感、视频监控、固定站点传感器、地面移动终端、管理业务流、网络数据挖掘、众源众包感知等手段，汇聚各类物联感知网络，共同构建“综合集成、点面结合、动态协同”的“天—空—地—网”一体化从宏观到微观、从自动监测到人工巡查的协同高效动态感知网络。具体来说，针对自然资源监测的多样化业务需求，构建高分光学、高光谱、合成孔径雷达（SAR）遥感卫星数据保障体系；利用多载荷中空协同、无人机低空智能调度，构建航空传感网；利用视频监控、固定站点传感器、移动App终端、人工巡查等，构建地面观测网；利用“政务网+”“互联网+”、自然资源业务流、网络挖掘、众源众包等，构建信息采集网。利用实时在线远程快速传输网络技术，实现各类感知数据实时汇集，全面提升自然资源监测多源数据感知能力，实现自然资源“天上看、空中探、地上查、网上管”数据协同的常态化监测支撑能力。
在信息处理层面，针对自然资源监测面临着变化发现智能化水平偏低、信息提取自动化程度不高，难以满足自然资源监测的全覆盖、全要素、全过程等突出问题。为提升监测信息处理的效率与水平，建设自然资源综合智能解译的样本库—光谱库—特征库，综合运用人工智能、知识工程、服务计算、云存储等新技术，研发高分光学、高光谱、SAR、视频监控、实地照片等多源传感器协同解译和变化检测技术，突破长时序、多要素、多尺度的复杂语义变化检测关键技术，解决变化检测中多云多雨天气等困难场景、地表地物类型异质性高以及地物季相变化特征不同等难题。针对“同物异谱、同谱异物”的数据噪声问题，一方面通过耕地田块的精细化分割提取，提高影像的细粒度识别精度与分类准确性；另一方面通过高光谱和高分光学影像融合，实现地物的精确识别。针对遥感影像分辨率低导致的混合像元问题，基于生成对抗网络的超分辨率重建技术，有效提高光学与SAR影像质量，从而降低破碎地块的分类难度。面向海洋防灾减灾业务管理需求，研发基于“光学+SAR”遥感综合解译模型的海洋重点设施和重大工程、海上养殖、海洋赤潮、海洋溢油等识别模型，实现海洋灾害遥感数据综合信息处理能力提升。通过构建业务驱动下遥感智能解译的场景化特征知识库，实现多源异构数据快速处理、信息智能提取。研发集“影像处理—样本采集—样本训练—智能提取”于一体的遥感智能解译“产训一体化”可视化平台，建设自然资源综合感知服务系统，构建数据获取、数据处理、智能解译与核查验证的统一入口，实现自然资源“感知—监测—核查—处置—感知”调查监测闭环，有效支撑自然空间或人类活动状态、规律的监测监管。
在信息流转层面，首先，以自然资源监测业务应用为研究对象，将内容多、彼此关联与秩序关系复杂的自然资源监测业务应用体系和多维、庞杂的自然资源监测对象及其之间隐含的信息进行系统化梳理、关联化分析。其次，围绕支撑自然资源管理的目标，采用“自顶向下”的方式，提取多类别、多层次、多粒度的知识点，分析知识点之间的关联关系，建立监测变化图斑业务关联规则，构建由主题、内涵和知识点所组成的多元体系结构，形成面向管理业务需求的自然资源监测对象的业务知识图谱，将监测变化信息与自然资源监测业务进行系统性关联对接和图谱化表达。再次，构建基于知识图谱的业务关联模型，叠加监测变化图斑与业务管理、国土空间规划及历史监测数据等信息进行关联分析，分类向自然资源管理部门精准推送变化图斑信息。最后，面向业务管理需求，建立省市县多级联合审查和处置机制，对推送的监测变化图斑开展统一的核查验证、确认与处置，完善相关专题属性，并将变化信息最终处置结果和专题属性信息回流至“感知”环节，形成精准对接、双向反馈的全链条业务“闭环”模式，达到监测一次，服务多项业务的目标。

2.3 自然资源要素的动态认知

动态认知作为自然资源常态化监测技术体系的重要组成部分，围绕支撑自然资源管理需求，认知国土空间监管视角下自然资源的时空规律、发展趋势和演化机理，服务资源—资产—资本“三位一体”管理[25,31]。自然资源动态认知包括格局过程认知、要素关系认知和人地关系认知，其中格局过程认知通过研究自然资源的空间格局与演化过程，准确掌握自然资源的家底、分布格局与规律；要素关系认知通过分析国土空间要素之间的相互关联关系，理解不同自然资源要素之间的相互作用和影响；人地关系认知通过定量化分析国土空间人地关系，揭示自然资源的整体协调性和人地系统的双向反馈机制。通过研发自然资源的国土空间动态认知平台，实现从自然资源的空间格局与演化过程、国土空间要素相互关联关系、国土空间人地关系等时空场景的动态智能计算，准确认识自然资源的家底与变化，掌握自然资源分布格局与规律，分析自然资源要素之间相互关系，自然资源的区域特性与整体协调性。在此基础上，科学研判人地系统双向反馈的内在机制，实现对自然资源保护利用状况、人地协调状况的格局过程、人地关系与态势预警等深层次分析[32]。
自然资源格局和过程认知涉及对自然资源要素在空间和时间上的分布、演变和相互作用的理解[26,33]。自然资源的格局认知着眼于认知自然资源“家底”，是自然资源在区域和空间结构上的表现。自然资源的格局认知是掌握自然资源类别、位置、范围、面积及其空间分布等反映自然资源基本特征的过程，通过采用数量、质量、结构、区位等指标刻画空间异质性，反映自然资源的空间结构特征、地带性和非地带性的规律。通过构建综合反映区域和尺度差异的分析评价模型，认识自然资源数量、结构、分布等特征，为实现自然资源要素保障经济社会高质量发展提供支撑[34,35]。自然资源的过程认知着眼于要素之间相互关联和影响，揭示引起要素变化的驱动因素和发生机理。自然资源的过程认知是随时间和空间变化的格局，包括自然过程与人文过程，主要通过系统分析、趋势模拟、机理推演及未来预测的途径实现，反映自然资源尤其是在人类活动的影响之下呈现出强烈的变化特征。通过建立自然资源空间格局指标和演化过程指标模型，有助于深入理解自然资源动态演化的形成原因，为空间资源配置提供依据[9,32]。
自然资源要素关系和人地关系认知涉及人类活动与自然环境之间的相互作用和影响[28,36]。国土空间要素关系认知从自然资源是从一个有机整体的内涵出发，兼顾自然资源具有系统性、整体性和地域分异性等特点，建立综合反映类别、尺度、地域差异的自然资源耦合协调关系认知模型。国土空间要素关系认知通过定量刻画自然资源要素之间空间耦合协调关系，建立兼顾尺度差异和属性特征的自然资源耦合匹配关系认知体系，强调多要素关联及其综合作用分析，关注要素分析的系统性、整体性、动态性和协调性，对同一类型或者不同类型自然资源之间空间耦合进行定量测度和分析，评价自然资源空间耦合关系和过程，包括不同尺度自然资源要素的多层次整合，基于国土空间监管视角挖掘自然资源开发利用潜力[24]。
国土空间人地关系认知基于人与自然资源之间相互作用和反馈的系统观理论，从资源家底、资源承载力等多要素耦合的综合性视角，研究自然资源利用与社会经济发展的耦合协调关系，推理自然资源要素与社会经济要素的结构最佳配置方案[37,38]。在掌握自然资源格局、过程与分布规律的基础上，采用生态足迹、资源承载力、数理统计、模糊数学和计量经济等多模型方法，进一步分析自然资源与社会经济发展之间以及人与自然之间的耦合关系，准确量化土地资源类型、开发强度、空间格局的变化对资源供给的直接影响，识别影响自然资源服务权衡关系的关键格局与过程指标，充分认知自然资源的生产、生活、生态功能以及自然资源经济、社会、生态价值，分析土地资源用途在空间上的承载力、适宜性，构建多目标、多层级的地域功能空间分区、分级体系[25,39]。在此基础上评估和预判人类的资源需求及自然的资源供给之间关系，综合认知区域发展的结构化特征，寻求自然资源与社会经济协调发展的最佳适度[21]。以海岸带人地关系认知为例，在沿海城市人口增长、经济发展和快速城镇化压力下造成海岸带土地资源和空间功能的冲突，需要以生态保护、农业生产和城镇建设为功能导向，从海岸带土地资源、生态条件、环境质量、海洋空间资源、海洋生态资源等方面开展陆海资源环境承载力评价，促进海岸带经济社会与资源环境协调发展。

2.4 自然资源要素的精准管控

精准管控作为自然资源常态化监测技术体系工作的最后一环，借助国土空间规划和用途管制等手段，对顺向趋势予以引导、逆向趋势予以管制[27,34]。通过事前预判与防御，从宏观层面侧重于功能定位、格局、规模及目标管控到微观层面侧重功能于边界、过程、质量及用途管控，实现功能区战略和各类空间管控要素精准落地，阻止破坏国土空间安全的现象发生，实现时空数据赋能的总量管控、计划管理、边界管护、功能管制四个维度精准管控，努力探索自然资源精准管控的“新模式”[40⇓-42]。
一方面，以多尺度国土空间规划为依据，通过对自然资源类型特征、历史演变规律、变化影响因子及未来变化模拟推演进行分析，预测土地未来变化趋势，从而实现对未来土地利用变化的模拟推演，对顺向趋势变化通过政策、规划等手段予以引导，并进行国土空间规划实施监督，以规划实施过程中的底线管控、刚性传导、要素配置、结构效率等方面为重点，研究构建规划实施成熟度、匹配度、协同度和居民满意度等关键算法及评估方法，开展对规划实施和国土空间体征的动态定量评估；针对多目标、多尺度、多场景的国土空间单元管控要求，研究建立适应国土空间“三区三线”和人地关系协调发展的关键指标与监测方法，构建数据驱动的动态预警模型，对“三线”管控过程中可能发生的偶发性事件进行及时预警，并对国土空间开发保护、用途管制、生态修复等进行态势分析研判[34,43]。
对于耕地顺向趋势变化的精准管控，通过地理空间分析，开展高标准农田建设、农田集中连片整治、即可恢复属性地类耕地功能恢复等适宜性分析，依据借助国土空间规划、全域土地综合整治规划等相关规划开展高标准农田建设、农田集中连片整治、即可恢复属性地类耕地功能恢复等整治活动，引导区内废弃建设用地、其他农用地整治为耕地[24,31]。对于城镇顺向趋势变化的精准管控，基于国土空间规划城市体检评估结果，引导城镇的精细化增长，优化内部功能布局，提升区域经济发展能力。在珠三角城市群，优先使用存量建设用地，引导城镇低效用地再开发，提高建设用地使用效率，优化居住、就业、基础设施等空间资源配置，提高城市综合承载能力[27,44]。对于生态区顺向趋势变化的精准管控，通过对重要生态功能区和生态脆弱区的监测分析，在不破坏生态系统和不降低生态功能的前提下进行土地利用结构和布局的适度调整，从而更好地发挥生态系统调节气候、调节水文、提供美学景观和维护生物多样性等多种功能，促进生态环境的可持续发展[18]。对国土空间陆海统筹的精准管控，通过明确海洋开发保护空间，提出海域、海岛与岸线资源保护利用目标（如自然岸线保有率、海岸带建设退缩线、围填海控制线等），划定陆海“三区三线”和陆海一体“三生空间”，加强海岸带和近海国土空间保护和利用。
另一方面，对违反国土空间保护与开发利用要求行为的逆向趋势变化进行预警，通过事前预判与防御，阻止破坏国土空间安全的现象发生[27,43]。以功能管控和参数管控为具体抓手，通过对开发上限与保护下限、国土开发强度等关键阈值的科学测算，实施多尺度、多时序管控，实现“生产—生活—生态”各项建设开发活动的有序、均衡、协调发展。根据国土空间规划体系的不同层级与尺度差异，研究确定相应的管控对象与途径，实现管控刚性约束与弹性指引相结合的科学管控；研究时空大数据赋能的管控方法，做好管控指标、规则的法理解析，研发预测模型，发展格局解析、结构诊断、冲突发现、方案优化等智能化手段，构建知识驱动的应对决策系统，实现智能审批、趋势预测、配置优化、方案推演，从“后知后觉”变为“先知先觉”，从静态化的信息管理平台上升到动态化的决策服务平台[10]。
对于耕地逆向趋势变化的精准管控，结合常态化监测变化图斑，定位每一块“非农化”“非粮化”耕地，建立耕地“非农化”“非粮化”台账，需要拆除的及时拆除并恢复种植、未耕种的及时耕种，将年度“占补平衡”“进出平衡”分解到日常，做到“早发现、早制止、早整改”，并跟踪落实整改成效，落实耕地保有量的底线约束、空间管制边界和用途管控。对于城镇逆向趋势变化的精准管控，通过制定分级分类空间用途管制与国土空间规划评估监管技术准则，构建全方位国土空间管控技术体系，实现国土空间全要素计划管理、全链条用途管制实施管理，及时发现国土空间资源过度开发、粗放利用和突破规划控制要求的行为并进行预警，防止“摊大饼”式的无序蔓延，杜绝空间无序扩张、土地粗放利用现象。对于生态区逆向趋势变化的精准管控，结合常态化监测变化图斑，对国土空间规划生态保护区实施进行监督，及时发现生态保护区内的各种生产、开发行为并进行预警，严禁占用区内土地进行破坏景观、污染环境的开发建设活动。

3 自然资源常态化监测技术体系在耕地监测中应用

自然资源常态化监测在技术层面为自然资源管理工作提供了基础支撑，面向实际业务应用需要，以常态化监测支撑耕地“非农化”“非粮化”监测的应用为例，介绍其在智能感知、动态认知、精准管控等方面的实践。

3.1 耕地“非农化”“非粮化”感知

依托自然资源常态化监测技术体系，构建天空地网“四位一体”的耕地资源立体感知网络，实现对耕地资源“感知—评估—管控—感知”监管闭环[22,45]。
首先，集成高分辨率卫星影像数据资源，确保每月优于1 m的影像覆盖不少于一次，对于每年4-9月非光学影像获取窗口期，分辨率不低于3 m 的SAR影像每月覆盖不少于一次。耕地保护重点区域，布设视频监控摄像头实时监测耕地“非农化”“非粮化”，布设无人机机巢设备按需远程调度无人机进行巡查，依托“田长巡”终端调度“田长”实地巡查。其次，构建基于卫星影像、无人机照片及视频监控的耕地“非农化”“非粮化”变化的样本库、特征库，通过深度学习算法实现变化图斑自动识别，叠加变更调查等业务管理数据，提取耕地“非农化”“非粮化”图斑（图3、图4）。针对耕地“非粮化”监测中耕地撂荒和耕地休耕等问题，建立基于SAR密集时序的田块尺度耕地主要作物深度学习识别算法，开展基于物候知识引导的耕地主要作物种植情况监测，实现耕地主要作物种植现状的快速精准识别。同时构建基于耕地复种指数和联合时序SAR和高分影像的撂荒和休耕识别模型，在精细耕地地块提取基础上，基于高分影像进行撂荒和休耕样本采集和空间语义特征信息编码。通过中低分辨率多光谱以及时序SAR影像数据，进行光谱植被指数、雷达极化特征和时序特征的提取和编码，然后与高分空间语义特征进行特征层次上的信息融合，进而通过反卷积方式进行时空语义分割，实现多分辨率遥感时空融合的撂荒和休耕地块识别。再次，基于耕地“非农化”“非粮化”变化类型及处置规则，构建基于知识图谱的业务关联分级分类模型，标注相应变化类型属性，实现图斑业务自动关联和精准推送。最后，建立面向管理需求的省市县多级联合审查和处置机制，对推送的监测变化图斑开展统一的核查验证、确认与处置，对确认为合法的耕地“非农化”“非粮化”图斑，直接反馈；否则，启动执法程序，并全流程跟踪处置进展结果，直至整改完毕。
图3 耕地“非农化”图斑

Fig. 3 The patch of non-agricultural cultivated land

图4 耕地“非粮化”图斑

Fig. 4 The patch of non-grain cultivated land

3.2 耕地“非农化”“非粮化”认知

基于耕地“非农化”“非粮化”规则及“占补平衡”“进出平衡”等政策要求，统计“非农化”“非粮化”的类别、范围、面积、空间分布等基本描述性特征，预测耕地的变化趋势，分析研判是否满足“占补平衡”“进出平衡”要求。
从耕地的资源禀赋、经济水平、产业结构等方面认知耕地资源的特征，从人地关系视角分析耕地资源及其利用主体的特征、现状与趋势，分析耕地“非农化”“非粮化”与自然、经济、社会、制度等要素之间关联关系和耦合过程，探索耕地“非农化”“非粮化”驱动因素与影响机理[46]。在耕地“非农化”“非粮化”驱动因素分析方面，从人地关系视角出发，开展以耕地面积、区位、地形、土壤条件、灌溉条件等为主要因子的耕地资源禀赋与耕作条件分析，以城镇化水平、地区生产总值、人均可支配收入、农村劳动力结构、农业收益等主要因子的农户种植意愿分析，识别耕地“非农化”“非粮化”的类型和成因，为保护耕地红线、保障粮食安全提供科学依据[47,48]。在全域土地综合整治方面，开展园地宜耕性分析、“小田”变“大田”分析、林地与耕地置换分析、离散耕地与建设用地置换潜力分析、永久基本农田后备资源要素分析等，快速掌握耕地集中连片区范围及优先整治地块的分布，为制定从单个田块到集中连片区整治的科学计划提供支撑。在耕地智能感知和分析评价的基础上，搭建耕地保护空间决策支持平台，实现耕地变化情况预警规则、分析模型和潜在耕地种植情况及变化趋势分析，为耕地保护管理工作提供空间决策支持服务。以耕地“非农化”风险分析为例（图5），基于2022年度国土变更调查数据和2023年一至四季度监测的耕地流入与流出数据，分析耕地连续变化情况，将耕地变化分为稳定不变型、前期变化型、中期变化型、后期变化型和周期变化型。其中，稳定不变型划为低风险区，中期变化型划为中风险区，周期变化型划为较高风险区，前期变化型和后期变化型划为高风险区。针对较高风险区和高风险区，建立监管台账，加强监测频次，重点关注后续的变化情况。
图5 耕地“非农化”风险区域及趋势

Fig. 5 The risk areas and trends of cultivated land non-agriculturalization

3.3 耕地“非农化”“非粮化”管控

建立耕地保护“事前防范”监管机制，实现耕地“非农化”“非粮化”风险预警，推动耕地“一市一策”“一地一策”精准施策，实现耕地资源保护的科学化、精细化和智能化[49]。
首先构建“格局—质量—功能”三位一体的耕地保护体系，充分依托“百县千镇万村高质量发展工程”自然资源要素保障，以全域土地综合整治为抓手，推进耕地碎片化整治（图6、图7），实施零散耕地与园地、林地、坑塘及建设用地置换，引导规模化经营，推动耕地系统保护、长效治理。对于逆向趋势变化的耕地，建立耕地“非农化”“非粮化”台账，及时拆除违规占用耕地绿化造林、超标准建设绿色通道、挖湖造景、从事非农建设等非法问题并恢复种植，将年度“占补平衡”“进出平衡”任务分解到日常，做到“早发现、早制止、早整改”，并跟踪落实整改成效，落实耕地保有量的底线约束、空间管制边界和用途管控。
图6 耕地“非农化”整改比对

Fig. 6 Rectification of cultivated land non-agriculturalization

图7 引导耕地集中连片整治效果

Fig. 7 The effectiveness of concentrated and contiguous rectification of cultivated land

4 结论与讨论

本文以广东省为例，结合国土空间监管的业务管理需求，在国家总体工作思路和技术体系框架下，聚焦面向国土空间监管的自然资源常态化监测技术方法的探索，在厘清“感知—评估—管控”内涵的基础上，构建以“智能感知—动态认知—精准管控”的自然资源常态化监测技术体系。结合耕地保护实践案例阐述了以信息化手段加强应用，支撑国土空间精细化管理的思路与方法，总体上构建了集“理论—方法—应用”于一体的监测技术框架，主要结论如下：
（1）在理论内涵方面，系统分析了自然资源智能感知、动态认知、精准管控的内涵特点，通过对三者逻辑关系的梳理，明确了监测支撑国土空间全域管控的技术路径，在一定程度上弥补了当前自然资源要素监测理论研究较为缺乏、内涵思路模糊不清的不足，为丰富并完善国土空间自然资源要素监测理论基础提供了借鉴。
（2）在方法体系方面，融合多源大数据的空间信息动态感知与快速识别技术，可有效解决国土空间信息感知能力匮乏与效率低下的问题，实现大范围复杂地理环境多要素目标的智能感知；耦合格局过程、要素关系、人地关系的动态认知技术，能够有效兼顾空间变化和人类活动以及自然环境的相关作用，揭示国土空间演变的复杂规律，进而实现自然资源空间动态认知；基于人工智能的国土空间管控技术，能够较为准确地模拟国土空间演变格局与趋势，为国土空间底线管控提供科学合理的预测结果。
（3）在应用服务方面，通过借助自然资源综合感知服务系统在耕地“非农化”“非粮化”监测中的实践应用，凸显该技术体系在自然资源要素监测的应用价值，同时也反映出在未来自然资源监管、国土空间管控信息化建设工作中耦合智能监测技术的重要性。
总体而言，本文所构建的省级自然资源常态化监测技术体系弥补了当前自然资源要素统一监测技术体系不够完善、实现路径不够清晰的问题，促进了自然资源监管智慧化转型，为完善国土空间治理体系提供了技术支撑，具有较强的实践意义。在实施过程中，需要加强需求牵引、强化制度保障、推动科技创新、保障经费投入，特别是要根据具体的地理特点和资源分布进行调整和优化，循序渐进推进省级自然资源常态化监测技术体系建设，以确保体系的有效运行和预期目标的实现。但由于自然资源常态化监测仍处在发展期，其理论基础研究尚不深入，面临转型时期的技术与应用革新需求，需要进一步加快相关领域的研究探索：一方面，在感知技术上，需要进一步完善“天—空—地—网”一体化感知网络，尤其是加快探索运用物联网技术对空间信息的感知方法和人工智能大模型对感知信息的智能识别能力；另一方面，要充分运用人工智能、大数据等新技术的优势，挖掘学科融合交叉融合优势，构建针对监测实际业务需要管用、好用的算法模型，并通过建设好相关信息化系统发挥监测技术体系的应用价值，在实践中优化完善技术体系，进而使技术方法更好地支撑自然资源监管决策工作。为保证监测成果应用成效，在政策制度方面，研究制定《自然资源调查条例》，同时参考国土变更调查的日常变更要求，从政策层面明晰常态化监测成果的法定地位和使用方法，让相关职能部门使用监测成果有据可循，也更加有利于常态化监测的推广应用。在组织实施层面，建议建立成果共享与业务协同机制，进一步打破“政出多门”的部门壁垒，打破原有固化工作理念、思路、方式、概念等，从政策上统一认识和加强信息共享，从而实现自然资源常态监测“一次监测、多个专题、N项应用”的目标。

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