自然资源“三调”中地类判读误差成因与优化对策

摘要

第三次全国国土调查（简称“三调”）是我国自然资源管理体系中具有战略意义的基础性工作，其成果不仅为国土空间规划、生态保护红线划定、耕地保护等重大政策提供支撑，也为政府科学决策提供基础数据保障。地类判读作为“三调”中最核心的技术环节，直接关系到调查成果的精度和可信度。然而，在实际作业过程中，由于标准理解不一、数据源时效不一致、技术手段依赖程度高、外业核查力度不足等多方面因素影响，判读误差问题普遍存在。本文从“三调”地类判读的技术流程出发，分析判读误差的主要类型与成因，进而提出优化策略，包括加强判读规则标准化培训、提升多时相遥感数据融合质量、构建系统性的外业质控机制，以及推广智能化辅助判读系统。通过系统的成因剖析与对策研究，旨在提升“三调”成果的准确性与实用性，为自然资源精细化管理与监管提供有力保障。

关键词

三调；地类判读；误差成因；遥感影像；自然资源管理；优化对策

1 引言

全国国土调查是我国获取自然资源基础数据的关键手段，自1984年首次开展以来，已历经两次全面调查。“三调”作为第三次全国国土调查工作，自2017年起正式启动，在前两次调查的基础上引入了更为先进的遥感、地理信息系统（GIS）与外业测量技术，覆盖面广、技术链长、数据需求高，对作业规范性与精度要求也更为严格。其中，地类判读是整个“三调”技术流程中的核心环节，承担着“将遥感影像转化为地类图斑”的关键任务。判读结果不仅影响土地利用结构的判定，也对自然资源资产评估、生态保护成效监测等产生深远影响。尤其在耕地、林地、建设用地等重点地类划定中，地类属性的准确与否直接关系到政策执行边界与监管责任。然而，在实践中，地类判读环节面临一系列挑战。一方面，判读人员对最新标准理解存在差异，作业中“同图不同类”现象较多；另一方面，不同地区数据源获取难度、影像质量、季节变化等客观因素对判读准确性带来冲击。此外，随着任务规模扩大与人力资源不足矛盾加剧，一些地区存在“重效率轻质量”现象，导致部分图斑属性认定与实际不符。因此，系统梳理“三调”地类判读误差的主要类型及技术根源，并在此基础上提出切实可行的优化路径，具有重要的现实意义和实践价值。本文将围绕地类判读的技术流程、常见误差表现、原因分析与优化措施进行深入探讨。

2 “三调”工作概述与地类判读的重要意义

2.1 第三次全国国土调查的工作目标与技术特点

“三调”工作的总体目标是全面掌握全国土地利用现状、自然资源底数与空间分布格局，为国土空间规划、生态文明建设和自然资源资产管理提供权威数据支撑。与前两次调查相比，“三调”在技术路径、作业精度和数据标准上都有明显提升，体现出“数据全面化、成果数字化、管理信息化”的特点。

从技术流程上看，“三调”调查过程涵盖遥感数据获取、内业判读、外业核实、数据库建设与成果汇总多个环节。其中，遥感影像数据为核心数据源，广泛采用多期、多源遥感影像，包括GF系列、SPOT、Sentinel、资源三号等中高分辨率数据，配合无人机航拍、GPS定位系统和野外移动采集设备，显著提升了地类识别的精度。

技术方法方面，普遍采用“遥感判读+外业核查+综合修正”的混合模式，辅以GIS平台的图斑管理、坐标校正、数据编辑与属性补录功能，实现从影像解译到属性确认的全过程信息化管理。此外，为适应数据量大、判读任务繁重的现状，部分地区试点引入机器学习与深度学习模型辅助识别，提高了自动化水平。

2.2 地类判读在自然资源管理中的核心作用

地类判读的结果直接决定了土地利用类型的划分与面积统计，是后续一系列资源评估、生态监测和土地利用管控的基础。准确的地类划分有助于精准识别耕地保护红线、落实永久基本农田管理政策，也有利于推进国土空间用途管制与“三区三线”划定等制度的落地。

在自然资源一体化监管的大背景下，地类判读成果还是国土调查与执法监察系统对接的关键数据源。例如，在耕地“非农化”“非粮化”监管中，耕地与建设用地、园地与林地的准确识别至关重要。一旦出现判读误差，可能引发数据偏差、执法争议甚至决策失误。

同时，地类数据也广泛服务于生态功能区划、土地生态质量评估、国家公园边界划定等多项生态治理任务，成为衡量生态修复成效与碳汇监测的重要依据。因此，提高地类判读的技术标准化水平与结果准确性，是保障自然资源精细化管理水平的关键环节。

2.3 地类判读误差对成果精度的影响分析

在“三调”实际作业中，地类判读误差是导致成果精度下降的主要因素之一。常见误差包括：将园地误判为林地、将村庄用地误判为建设用地、因季节影像变化将水域误识为裸地等。这些误差不仅影响到地类面积统计结果，也会在后续数据使用中产生链式影响。

判读误差可能造成耕地面积低估，进而影响耕地保护考核结果；也可能误导地方在土地利用调整和项目审批中的判断，带来资源错配和规划冲突。在生态评估与碳核算中，林地、草地、水体等生态敏感地类的误差将对评估结果带来重大偏差，削弱科学管理的有效性。

因此，在“三调”数据精度控制中，必须将地类判读误差作为重点控制对象，构建系统性误差源识别机制与技术防控体系，保障成果的真实性、准确性与可复用性。

3 地类判读误差的主要表现与成因分析

3.1 判读标准理解偏差造成的误差

“三调”工作虽然在国家层面制定了统一的《国土调查分类标准》，但在实际操作中，由于各地作业队伍技术背景、经验水平及理解能力不一，容易导致标准应用不一致。例如，对于“林地”与“园地”之间的划分，部分作业人员存在依据树种区分、而非依据利用方式区分的误判，导致果园被归为林地或经济林被划为园地的现象频繁发生。

此外，地类的边界条件也常成为误判的诱因。诸如“建设用地与村庄用地”的分界、“水田与旱地”的判断标准等，在不同地区容易出现理解差异。判读人员如未系统培训或未掌握最新标准修订内容，极易在界线划分上产生误差，直接影响图斑属性的准确性。

3.2 不同数据源分辨率与时间差异引发的判读错误

遥感影像作为地类判读的核心依据，其分辨率、成像时间、云量覆盖等因素都会对判读结果造成影响。尤其在山区、丘陵区或复杂地貌区域，不同分辨率的数据可能造成小面积图斑的识别误差。例如，5米分辨率的数据可能无法有效区分分散分布的建筑用地和荒地，导致误判现象发生。

时间差异也是影响因素之一。遥感数据往往采用不同时期、不同传感器来源的影像进行判读。如果作业区春季获取的数据与参考数据为夏季或秋季，植被状态、土壤裸露程度等自然特征存在显著差异，易造成“误将农田当裸地”“将季节性水体识别为常年水体”等误读。

多源影像融合过程中，若未进行标准化处理或地理校正精度不足，也可能引发图斑错位、属性继承错误等问题，进一步影响后续数据的真实性。

3.3 野外核查不足与图斑属性认定失真问题

内业判读虽然可以实现大批量快速解译，但其准确性仍需通过野外核查进行实地验证。由于“三调”工作任务重、时间紧、人员分布不均，一些地区存在核查点布设稀疏、核查质量控制不严、数据反馈不及时等问题，造成内业错误无法有效发现与修正。

此外，在野外核查过程中，有些作业队伍由于技术手段有限（如GPS定位误差大、移动端数据回传不稳定），难以对图斑中心点或边界进行准确核对，导致属性认定与实际不符。更有部分区域存在“核查走过场”的问题，实地走访与图斑审核脱节，无法起到真实反馈与判读验证的作用。

4 地类判读误差的优化对策

4.1 加强技术培训与判读规则一致性管理

提升地类判读的准确性，首要在于强化作业人员对标准的准确理解和规范应用。建议建立“分级培训+案例比对+标准考试”三位一体的技术培训体系，确保判读人员在上岗前具备统一的标准理解与判读能力。

同时，应建立区域间判读样例库，针对易混淆地类（如林地与园地、村庄与建设用地）制定标准化图例，并在作业过程中提供在线标准参考，提高作业一致性。各级技术负责人可定期组织判读结果比对、抽查与复审，发现并纠正因标准理解偏差引发的系统性误差。

4.2 优化遥感影像选取与多时相数据融合方法

选择高质量、时间匹配的遥感数据是提高判读精度的重要前提。建议各级作业单位根据任务区自然条件和土地利用特征，科学制定数据选取计划，优先使用同一季节、同一分辨率、云量小于10%的影像作为主判依据。对于存在季节变化明显或地类特征易混淆的区域，应引入多时相影像辅助判断，利用不同时期的植被指数、水体指数等遥感特征开展判别分析。同时，推广影像融合、主成分分析、NDVI变化检测等遥感处理技术，提升图像解译的稳定性和抗干扰能力。

此外，应在数据处理环节加强影像校正与配准精度控制，避免因影像偏移造成图斑错配。

4.3 建立健全外业核查制度与质控机制

为了确保内业判读结果的准确性，应构建以“样本代表性+核查密度+误差验证”为核心的外业核查制度。可根据作业区面积与地类复杂度分级设定核查比例，并结合GPS、无人机航拍等手段实现图斑核查的定点、定属性、可回溯。同时，应设立第三方质控团队，对关键图斑、重点区域、问题频发图斑进行二次核查与技术审核，形成“作业单位自查+专家抽查+系统比对”三层质控机制。核查结果应在图斑数据库中记录具体纠错情况，为后续追溯与质量控制提供数据支撑。

4.4 推广智能化辅助判读工具与多源信息协同校验

在技术手段上，逐步引入基于深度学习的辅助判读系统将成为提升作业效率与一致性的有效途径。通过构建样本数据集并训练判读模型，可在复杂图斑区域实现初步自动分类，并提供判读建议，辅助人工审核。此外，应推动遥感影像与多源信息的协同校验机制建设。可将土地利用现状数据库、地形数据、地质数据、基础地理信息等作为辅助参考，利用多层数据叠加、规则筛选、冲突检测等手段，提升图斑属性识别的准确性与可靠性。通过“人机结合”的作业方式，充分发挥人工经验与智能算法的互补优势，有望在保障判读效率的同时进一步提高成果精度。

5 面临的问题与未来改进方向

5.1 地类分类体系与判读技术标准协同不足

目前的地类分类体系在部分细分类别之间仍存在解释弹性，容易导致判读歧义。例如部分“林地与园地”、“农田与其他农用地”在标准描述上存在模糊地带，亟待进一步细化分类指标与界定条件。同时，判读技术流程与分类标准之间缺乏系统性协同机制，导致技术规范与实际分类要求脱节，形成执行落差。

未来应推进分类标准的迭代更新与技术导则的协同修订，构建“标准—技术—平台”一体化支撑体系，实现地类分类从“框架指导”向“流程精准控制”的升级。

5.2 判读智能化工具集成度不高

尽管近年来辅助判读技术不断发展，但在“三调”项目中智能工具仍处于探索阶段，存在算法通用性差、数据兼容性弱、部署难度高等问题。部分作业单位对智能辅助系统的使用尚缺乏经验，工具推广与人工判读结合度不高，尚未形成稳定有效的“人机协同”模式。

建议加强与高校、科研机构、技术企业的协同研发，提升遥感AI模型的本地化适配能力，构建覆盖主流地类的判读模型库和开放式算法平台，为地方作业团队提供工具支持。

5.3 “人机结合”作业模式的效率与精度平衡问题

当前大多数地区仍以人工判读为主，依赖判读人员经验、知识和判断力。尽管人工具有灵活性强的优势，但在大面积、高强度作业中易造成疲劳判读和效率低下的问题。而纯智能判读则可能出现错误识别、特征提取误差等问题，尤其在复杂地类或高相似性地物中表现不佳。

未来应重点研究“人机交互”“智能预判+人工复核”“自动标注+人工修正”等混合作业模式，实现效率与精度的动态均衡。同时，建立精细化的任务划分机制，将低风险图斑交由算法处理，高风险或不确定区域由经验判读人员主导，实现资源最优配置。

6 结语

地类判读作为“三调”工作的核心技术环节，其成果质量直接影响自然资源管理的基础数据准确性和后续政策实施的有效性。本文从实际作业出发，系统分析了当前地类判读误差的表现与成因，并提出了针对性的优化路径与制度保障措施，涵盖人员培训、影像数据选取、外业核查制度构建与智能工具应用等多个维度。随着遥感技术、人工智能与数据融合手段的不断发展，地类判读工作的标准化、自动化与精细化水平将逐步提高。建议今后在政策引导、技术研发与系统集成方面继续加大投入，推动“三调”成果质量持续提升，为构建高质量自然资源调查体系提供有力支撑。

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