土地礦產(chǎn)資源管理系統(tǒng)中的智能預(yù)警機制研究

土地礦產(chǎn)資源作為國民經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎(chǔ)，其開發(fā)利用強度持續(xù)上升，管理對象數(shù)量龐大、類型復(fù)雜、空間分布廣泛，傳統(tǒng)監(jiān)管手段在時效性、覆蓋面和精度等方面面臨嚴重制約。近年來為提高監(jiān)管效率和資源配置能力，各級自然資源主管部門陸續(xù)建設(shè)土地礦產(chǎn)資源管理系統(tǒng)，以實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)字化、數(shù)據(jù)集中化和流程規(guī)范化。隨著監(jiān)管需求日益向?qū)崟r化和智能化轉(zhuǎn)變，單純依賴人工巡查與事后核查的模式難以滿足高頻次、動態(tài)變化下的管理需求，在系統(tǒng)中嵌入具備自動感知、智能識別、快速響應(yīng)能力的預(yù)警機制，可實現(xiàn)資源監(jiān)管的前移和風(fēng)險控制的主動化。
　　一、智能預(yù)警機制在系統(tǒng)中的功能構(gòu)成
　?。ㄒ唬?shù)據(jù)感知與匯聚。系統(tǒng)依托遙感衛(wèi)星、無人機、地質(zhì)監(jiān)測設(shè)備及業(yè)務(wù)審批平臺等多源數(shù)據(jù)渠道，構(gòu)建覆蓋地表變化、資源權(quán)屬及審批狀態(tài)的動態(tài)感知體系。遙感圖像每7日至少更新一次以實現(xiàn)對圖斑細微變動的持續(xù)跟蹤，而且無需依賴人工巡查，平臺內(nèi)的數(shù)據(jù)標準化模塊對接收信息進行統(tǒng)一坐標投影、屬性匹配與時序編碼，使多源數(shù)據(jù)具備時空統(tǒng)一性。
　?。ǘ╋L(fēng)險判斷與規(guī)則建模。預(yù)警機制核心由系統(tǒng)內(nèi)置判別規(guī)則與參數(shù)模型構(gòu)成可支持多種空間行為分析算法，以“審批范圍與圖斑重合度小于零點六”為非法利用預(yù)判閾值，結(jié)合行為特征與動態(tài)指標使得系統(tǒng)可快速識別未批先用、越界開采與非規(guī)劃用地等違規(guī)行為。模型針對不同地類、開發(fā)強度與地區(qū)政策實現(xiàn)差異化參數(shù)設(shè)定，以提升判斷針對性；規(guī)則庫支持管理員自定義調(diào)整，便于動態(tài)適配監(jiān)管政策變動與區(qū)域治理重點。
　?。ㄈ╊A(yù)警分級與響應(yīng)閉環(huán)。系統(tǒng)根據(jù)識別結(jié)果自動觸發(fā)三級預(yù)警機制并依據(jù)屬地管理權(quán)限下發(fā)任務(wù)指令，藍色預(yù)警用于提示關(guān)注；黃色預(yù)警對應(yīng)例行核查；紅色預(yù)警則觸發(fā)執(zhí)法或強制措施，任務(wù)響應(yīng)時間默認設(shè)定為30小時內(nèi)完成以保證平臺實時跟蹤反饋狀態(tài)。所有處置記錄與影像結(jié)果同步歸檔并作為監(jiān)督依據(jù)與模型迭代樣本，構(gòu)成系統(tǒng)內(nèi)部閉環(huán)處理邏輯。預(yù)警結(jié)果與管理行為強關(guān)聯(lián)，為形成統(tǒng)一標準與協(xié)同高效的土地礦產(chǎn)監(jiān)管體系奠定基礎(chǔ)。
　  二、系統(tǒng)中智能預(yù)警機制的技術(shù)實現(xiàn)路徑
　?。ㄒ唬┻b感圖斑變化識別在系統(tǒng)中的應(yīng)用。系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)接入服務(wù)模塊對接多源遙感影像，影像文件在平臺中統(tǒng)一存儲至影像管理子系統(tǒng)，并在圖像預(yù)處理模塊中完成投影校正、幾何配準和云霧剔除等標準化處理流程。變化識別由系統(tǒng)內(nèi)置的圖斑比對引擎完成，調(diào)用雙期影像差分分析算法，并基于像元灰度變化和邊界紋理特征提取變化區(qū)域生成矢量圖斑數(shù)據(jù)，生成后的圖斑對象自動上傳至空間分析引擎，與基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫中的現(xiàn)狀圖層、礦權(quán)邊界及用地紅線進行疊加計算。系統(tǒng)采用批量處理機制使圖斑識別任務(wù)支持按地區(qū)并行運行，借助定時觸發(fā)器每日調(diào)用一次數(shù)據(jù)處理流程能實現(xiàn)無人值守的圖斑動態(tài)監(jiān)測，且所有識別結(jié)果寫入業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫。
　　（二）基于人工智能模型的異常行為智能判別。系統(tǒng)部署的智能識別模塊基于深度學(xué)習(xí)框架，每個圖斑對象調(diào)用模型接口時傳入圖斑影像切片、地類編碼及變化速率等參數(shù)，系統(tǒng)對其進行行為特征分類和風(fēng)險概率計算。模型采用多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在GPU資源池中運行推理任務(wù)，輸出圖斑的行為標簽（如非法開采、建設(shè)用地擴張等）與風(fēng)險置信度，平臺支持多模型并存和動態(tài)切換來適配不同地區(qū)監(jiān)管需求。判斷結(jié)果提交至空間規(guī)則引擎，系統(tǒng)再根據(jù)圖斑與審批紅線的空間位置關(guān)系、礦權(quán)編碼匹配結(jié)果、審批時效狀態(tài)，執(zhí)行邏輯校驗形成最終的異常標識。系統(tǒng)設(shè)定的圖斑異常行為觸發(fā)置信度閾值為0.82，低于該值的圖斑不進入任務(wù)生成流程，僅記錄歸檔以確保預(yù)警的精準性與可控性。
　　（三）自動化預(yù)警推送與閉環(huán)響應(yīng)流程。系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度服務(wù)負責(zé)將已識別的異常圖斑轉(zhuǎn)化為預(yù)警任務(wù)，根據(jù)圖斑所處行政編碼匹配到責(zé)任單位，并將任務(wù)推送至對應(yīng)賬號的業(yè)務(wù)工作臺，每個任務(wù)包含圖斑位置圖、行為標簽、判斷說明以及處理時限等字段；任務(wù)狀態(tài)實時在數(shù)據(jù)庫中更新，平臺前端調(diào)用接口進行狀態(tài)展示和統(tǒng)計。系統(tǒng)集成圖斑反饋模塊，支持現(xiàn)場核查圖像、文字和坐標點上傳，讓系統(tǒng)自動比對圖斑邊界與反饋坐標的一致性，并依據(jù)處置結(jié)果更新任務(wù)狀態(tài)為“已核查”“駁回”“已立案”等；任務(wù)執(zhí)行完成后處置信息寫入數(shù)據(jù)回流接口，自動同步至模型訓(xùn)練樣本庫用于后續(xù)模型微調(diào)和行為判別策略優(yōu)化。
　　三、結(jié)語
　　土地礦產(chǎn)資源管理系統(tǒng)中的智能預(yù)警機制以遙感圖斑識別、人工智能判別與自動化任務(wù)響應(yīng)為核心構(gòu)建了感知、判斷及處置一體化的技術(shù)鏈條，系統(tǒng)內(nèi)各模塊通過規(guī)則建模、空間分析與數(shù)據(jù)閉環(huán)實現(xiàn)對異常行為的高效識別與動態(tài)管控，顯著提升了監(jiān)管響應(yīng)速度與識別精度，并且具備適應(yīng)多區(qū)域、多尺度資源監(jiān)管場景的能力，預(yù)期將在自然資源治理數(shù)字化、智能化演進中發(fā)揮基礎(chǔ)性支撐作用。

文章來源：《安徽科技報》 http://12-baidu.cn/w/qt/35317.html