黑龙江省龙江县国土资源局 黑龙江龙江 161100
摘要：随着我国市场经济的快速发展，国内各种先进技术越来越普及。大数据因其种类多、数据量大、传递速度快等特点在越来越多的领域得到广泛应用，而大数据在土地工程中的应用才刚刚兴起。文章通过对相关文献及报道的归纳与分析，列举出大数据在复垦耕地管理、工程规划、进度控制决策等方面的应用构想，并就土地工程大数据发展的所需条件进行了探讨，以促进大数据技术在土地工程中的应用，最终提升土地工程数据价值、促进土地整治质量的进一步提高。
关键词：土地工程；大数据；应用构想
引言
一个大规模地产生、分享和应用数据的大数据时代已经到来，大数据正日益成为国家基础性战略资源，蕴藏着巨大的潜力和能量。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。
1复垦耕地管理决策
1.1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。
1.2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。
1.3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。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆LIBS技术在重金属元素检测方面表现优异，能够弥补一般光谱技术在重金属元素检测上的不足，美国洛斯阿拉莫国家实验室研制的土壤金属探测仪TRACER一次测量时间1min，最大深度可达60.95cm，探测数据最终通过网络汇集至大数据中心。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。
大数据在复垦耕地管理方面使用时，需要保证数据的精确性、完整性和时效性，数据库中每个数据都应准确描述客观世界中的实体。传统的抽样检测得到的数据是滞后的，我们所做的决定也非常缓慢，等决定做出数月后发现有错时，时间也不可能倒流；一旦出现数据遗失就会造成决策结果不准确。因此数据准确采集，实时更新成为大数据在复垦耕地决策管理上的关键。
2工程规划、进度控制决策
2.1土地工程能力评价
利用大数据对土地工程能力进行评价，可以使工程规划、建设等决策行为更趋合理。基于GIS的土地工程评价可以收集资料数据，将其按照图形数据和属性数据分类录入大数据系统，以工程地质分区图、地质灾害分区图、土地工程能力系列图等图形数据和相应的属性数据作为数据库，在基础软件平台上进行二次开发，对其功能进行一定的扩充，得到土地工程能力信息系统。土地工程能力信息系统的建立，能够实现各种空间、非空间地质数据和信息的输入、存储、查询、检索、分析，显示等功能，为土地工程规划、管理和决策提供了工具。
2.2土体有机重构方式选择
土体有机重构作为工程技术手段、服务对象是有机生命体，是通过对一定深度土体进行研究，以复配、增减、置换等技术手段，为承载生命体提供必要条件。土地工程的核心是土体有机重构，而土地整治工程大系统循环性、协同性不够，科技滞后于工程的现象普遍存在，大数据耦合能够根据目标土体的土层厚度，土壤质量，土体结构等指标准确预测工程中遇到的重构方案问题，尽早展开科学研究，对土体有机重构方式进行决策，增强土体有机重构试验能力，选择土体最优的重构方式，指导工程实践。
2.3工程规划、方案优化及进度控制
土地整治工程规划设计前期，需要考虑灌溉与引水渠道、田间道路线路选择，由于研究范围大，设计者精力有限，只能凭经验选择。而计算机与网络技术的快速发展以及市场传感器精度提高、价格降低，土地工程大规模、全方位、多维度、多场地的工程监测得以实现。将光纤传感器、摄影测量、GPS、测量机器人、合成孔径雷达差分干涉测量设备及技术应用于地形地貌、地籍测量及动态监测，则大数据系统可依据技术标准并考虑约束条件自动搜索出一系列经济、环保、合理的线路方案为线路设计人员提供参考，为了提高运算速度，还可通过云计算技术将线路优化的计算工作安排在多个节点上进行。
施工返工既浪费时间和资源又影响工程施工进度，大数据可以实现工程协作各方有效的协同工作平台，施工前设计单位、建筑单位在该平台上有效沟通，并进行3D模型模拟施工，模拟施工程序、设备调用、资源配置等，便于优化设计方案和施工方案。利用卫星监测工程进度，使项目管理者及各协同方直观了解工程进展情况，完成了系统数字化、透明化、服务化的升级。
2.4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。
结语
数据是智慧的加工厂，在土地工程大数据人才、设备、数据库逐步健全的过程中，土地工程行业补充大数据应用方向，大数据技术推进土地工程行业发展，互利共生的关系定会使得大数据技术在土地工程中的应用前景更加广阔。
参考文献
[1]张煊．以土地工程夯实生态文明建设基础．人民日报，2016-12-01.
[2]栗蔚，魏凯．大数据的技术、应用和价值变革．电信网技术，2015，（07）：6～10.
[3]光峰，姚程宽，王维进．农业领域大数据的应用研究．洛阳师范学院学报，2015，（08）：75～77.
论文作者:高凯
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第11期
论文发表时间:2018/8/31
标签：数据论文; 土地论文; 工程论文; 土壤论文; 技术论文; 重金属论文; 作物论文; 《建筑学研究前沿》2018年第11期论文;