技术赋能，国土调查地类大变身！

　　2023年11月，自然资源部正式印发《国土空间调查、规划、用途管制用地用海分类指南》，这是实施自然资源统一管理、建立国土空间开发保护制度的一项重要基础性标准。广州市规划和自然资源局积极遵循《分类指南》，研究国土调查地类标准与用地用海分类的衔接，探索国土调查成果高效转化为用地用海分类的方法，发挥国土调查成果在自然资源管理中的更大效用。

　　走在前列

　　广州积极探索用地用海分类转化方法

　　想象一下，56种土地利用现状，摇身一变，细化成140种用地用海的精细分类！这可不是变魔术，而是利用了多源遥感影像、城市POI兴趣点、还有历年国土调查的实地照片库，创新提出“智能识别+人工核实”的技术方法，高效、准确地完成地类大变身，“一张图”呈现详实、准确的全市国土空间用地用海规划现状。

　　                                                                              国土调查成果                                      用地用海分类成果

　　一：精准映射

　　首先，部《分类指南》里面藏着一份“翻译字典”，就像是给每种地类找到了一个专属的“翻译官”。它明确指出，有41类地类可以直接从国土调查分类转化为用地用海分类。其中，有10类地类的代码和名称在两种分类体系中完全一致，实现了无缝对接；而另外31类则需要在转换过程中稍作调整，但同样能建立起清晰的一对一映射关系。通过这样的直接转换，得以高效地进行数据的批量化处理，大大提升了工作效率。

　　二：智能分类

　　不过，并不是所有地类都能快速实现一对一“复制粘贴”。对于那些复杂的地类，探索出了一种更为精细化的分类方法，即充分运用现在的遥感技术、语义识别及空间特征分析等智能化手段。�

　　1、遥感影像。充分发挥“天眼”技能，借助遥感卫星、无人机拍摄的卫片影像，为住宅用地、农村道路、停车场这些图斑构建专属遥感影像样本库，让这些地类无所遁形，快速被贴上标签，使地类转换更加智能精准。

　　                                                                                          一类城镇住宅                二类城镇住宅

　                                                                                          　一类宅基地                    社会停车场

　　2、POI分类。POI数据就像城市的记忆点，记录了餐馆、旅店、公园、博物馆的位置，它不仅是大家日常吃喝玩乐的小向导，更是地类转换的得力助手，通过建立兴趣点与用地用海分类的对应关系，实现商业服务业设施、科教文卫用地等图斑的自动转化。

　　3、语义识别。通过分析地名、利用单位名称，智能化识别出公用设施用地、特殊用地及交通服务场站的分类，就像有了“读心术”，自动识别出像“XX中学”为中小学用地、“XX大学”为高等教育用地、“XX公交车站”为公共交通场站用地等。

　　4、空间特征。结合区位、形状及空间特征等多维度信息，“智能侦探”就能自动化识别出城市绿洲和道路绿化的差异，敏锐找出公园绿地和防护绿地的位置。

　　                                                                                        城市绿洲                                 道路绿化

　　5、人工核实。虽然自动化技术已经非常先进，但仍有一些复杂地类需要人工介入，比如工业用地、物流仓储、设施农用地，需要借助实地特征照片来鉴别身份，确保最终结果的准确无误。

　　                                                                         饮料厂（工业用地）                     物流园（物流仓储用地）

　　总而言之，这场地类分类的变身秀，是智能与人工的完美融合，是集科技智慧与自然洞察力于一体的科学探索。用地用海分类转化成果是对国土调查成果的丰富和拓展，既呈现了现有的功能在“用做什么”，又兼顾了未来可以“用于什么”，进一步推动调查成果适用于“规、批、供、用、补、查、修、登”等自然资源管理的全过程各环节工作。接下来，广州市规划和自然资源局将进一步创新应用场景，深化成果运用，助力规划和自然资源工作高质量发展！