1 “实景三维中国”建设背景及意义
1.1 “实景三维中国”建设背景
“实景三维中国”建设作为国家发展战略的重要组成部分，旨在通过真实、立体、时序化反映人类生产、生活和生态空间的时空信息，为国家提供统一的空间定位框架和分析基础[2]。这一建设是传统基础测绘业务的转型升级，也是数字中国、数字政府、数字经济的重要战略性数据资源和生产要素[6]。近年来，随着政策的推动和技术的发展，实景三维中国建设逐步从概念走向实践。例如，自然资源部办公厅印发的《关于全面推进实景三维中国建设的通知》明确了建设目标、任务及分工，标志着实景三维中国建设进入全面实施阶段[6]。此外，实景三维技术已广泛应用于城市规划、智能交通、环境监测等领域，展现出广阔的应用前景[2]。
1.2 对国土空间规划的重要意义
“实景三维中国”为国土空间规划带来了数据支持和技术支撑的双重变革，显著推动了国土空间管理的数字化转型[1]。首先，实景三维技术通过获取真实世界的三维数据，为国土空间规划提供了更为准确、直观和全面的信息基础，有效弥补了传统二维数据的局限性[4]。其次，实景三维技术的应用使得国土空间规划能够更好地服务于安全底线分析、城市公共服务设施优化、景观视廊控制等实际需求，从而提升规划的科学性和精准性[1]。此外，实景三维中国建设还为国土空间规划提供了统一的空间基底，促进了多源异构数据的整合与共享，为构建智能化、精细化的国土空间治理体系奠定了坚实基础[4]。
2 国土空间规划数据底座现状分析
2.1 现有数据类型与来源
国土空间规划涉及的数据类型多样，来源广泛。地形地貌数据通常来源于地理测绘部门，通过遥感技术、地面测量等手段获取，用于反映区域的地理特征[3]。土地利用数据则主要由自然资源管理部门提供，包括土地分类、使用现状等信息，这些数据是制定土地政策与规划的基础[4]。此外，人口分布数据多依赖于统计部门的人口普查结果，为规划中的公共服务设施布局、人口密度控制等提供支撑。然而，这些数据来源分散，格式各异，给数据整合与应用带来挑战[3]。
2.2 数据存储方式与存在问题
当前，国土空间规划数据主要采用分布式存储与集中式存储相结合的方式。分布式存储能够在一定程度上提高数据访问效率，但也导致数据碎片化问题突出，不同部门间的数据难以有效整合[5]。同时，由于缺乏统一的数据标准规范，各部门在数据采集、处理与存储过程中各自为政，导致数据格式不统一，影响了数据的共享与协同应用[3]。此外，数据更新不及时的问题也较为普遍，部分数据多年未更新，难以满足国土空间规划对现势性数据的需求，进而制约了规划的科学性与精准性[5]。
3 数据底座构建的关键技术
3.1 大数据技术在数据整合中的应用
在国土空间规划数据底座构建过程中，大数据技术发挥着至关重要的作用。由于国土空间规划涉及多源异构数据，如地形地貌、土地利用、人口分布等，这些数据来源广泛且格式多样，传统方法难以实现高效整合[3]。大数据技术通过分布式存储与计算框架，能够有效处理海量数据，并打破数据壁垒。具体而言，大数据技术采用数据抽取、转换和加载（ETL）流程，将不同来源的数据进行标准化处理，形成统一的数据格式。此外，基于Hadoop和Spark等开源框架的大数据分析工具，能够实现对多源数据的实时汇聚与管理，从而为数据底座的构建提供坚实的技术支撑[5]。
3.2 云计算技术在数据存储与处理中的作用
云计算技术为国土空间规划数据底座提供了强大的存储与计算能力，是保障数据高效处理与分析的核心技术之一。云计算平台通过虚拟化技术，能够将物理资源抽象为逻辑资源，从而实现资源的弹性分配与动态扩展[9]。在数据存储方面，云存储服务提供了高可靠性和高扩展性的解决方案，能够满足数据底座对大规模数据存储的需求。同时，云计算平台的计算能力使得复杂的空间数据分析任务得以快速完成，例如通过并行计算技术加速地理信息系统的空间分析操作。此外，云计算还支持按需服务模式，用户可以根据实际需求灵活获取计算资源，从而降低了数据处理的成本与时间消耗[5]。
3.3 人工智能技术在数据分析与挖掘中的应用
人工智能技术在国土空间规划数据底座的构建中，主要用于对数据进行深度分析与挖掘，从而为规划决策提供智能化支持。人工智能技术通过对海量数据的机器学习算法训练，能够发现隐藏在数据中的规律与趋势。例如，在国土空间规划中，利用深度学习模型可以对城市发展趋势进行预测，辅助制定科学合理的规划方案[3]。此外，人工智能技术还可以结合实景三维建模数据，进行场景还原与空间分析，为规划评价提供多维度的支持。例如，通过倾斜摄影技术获取的实景三维数据，结合人工智能算法可以进行建筑物识别与分类，从而提升规划实施监督的效率[14]。
4 数据底座构建的标准规范体系
4.1 数据分类与编码标准
在国土空间规划数据底座的构建过程中，数据分类的科学性与合理性是确保数据高效管理和应用的基础。通过对不同类型的数据进行系统化分类，可以有效提升数据的组织逻辑性和检索效率。例如，国土空间规划涉及的地形地貌、土地利用、人口分布等多源异构数据，需依据其属性特征和使用场景进行分层分类[3]。此外，统一编码标准的制定对于实现数据的规范化管理具有重要意义。编码标准不仅能够唯一标识每一类数据，还能为数据的整合与共享提供技术支持，从而避免因数据格式不一致而导致的冗余或冲突问题[10]。通过建立全国统一的数据分类与编码体系，可以显著提升数据底座的整体性和兼容性，为后续的数据分析与决策支持奠定坚实基础。
4.2 数据交换格式标准
制定统一的数据交换格式标准是保障不同系统间数据顺畅流通与共享的关键环节。在国土空间规划中，由于涉及多个部门与平台的协同工作，数据交换的频繁性和复杂性尤为突出。若缺乏统一的数据交换格式，将导致数据在传输过程中出现丢失、失真或无法解析等问题，进而影响规划决策的科学性与时效性[3]。因此，有必要基于现有技术和行业标准，设计一套适用于国土空间规划的数据交换格式规范。这一规范应充分考虑数据的多样性、异构性以及实时性需求，确保数据在不同系统间的无缝对接。同时，结合智慧国土建设的实践经验，采用标准化协议和开放接口技术，能够进一步提升数据交换的效率和可靠性，为国土空间规划提供更加高效的技术支撑[5]。
5 数据安全与隐私保护
5.1 技术手段保障数据安全
在国土空间规划数据底座构建过程中，确保数据的安全性是至关重要的。加密技术作为一种核心的数据保护手段，能够有效防止数据在存储和传输过程中被非法窃取或篡改。通过对敏感数据进行加密处理，即使数据在传输过程中被截获，未经授权的用户也无法解读其内容[5]。此外，访问控制技术的应用进一步增强了数据的安全性。通过设置不同的权限级别，仅允许经过授权的用户访问特定数据，从而避免了数据泄露的风险[15]。同时，区块链技术的引入也为数据安全提供了新的解决方案，其分布式账本和不可篡改的特性能够确保数据的真实性和完整性，为数据底座的安全运行提供了强有力的技术支撑。
5.2 管理制度保障数据隐私
除了技术手段外，建立完善的数据管理制度同样是保障数据隐私的重要环节。在数据收集阶段，需要明确数据收集的目的和范围，并确保数据的来源合法合规，避免因不当收集而导致的数据隐私问题[5]。在数据使用阶段，应制定严格的使用规范，限制数据的使用场景和访问权限，防止数据被滥用或泄露。此外，在数据共享环节，必须建立统一的共享机制，明确共享数据的范围和条件，确保数据在共享过程中的安全性与合规性。通过构建全流程的数据管理体系，可以从制度层面有效保障数据隐私，为国土空间规划数据底座的稳定运行提供坚实的保障[5]。
6 数据底座构建的应用案例分析
6.1 案例选取与背景介绍
本研究选取广西壮族自治区作为典型案例，该地区近年来在“实景三维中国”建设的背景下，积极推进国土空间规划数据底座的构建工作。广西地处中国西南部，地形复杂多样，拥有丰富的自然资源和独特的民族文化，但同时也面临着生态环境保护和经济发展之间的矛盾[1]。在国土空间规划中，广西需要解决安全底线分析、城市公共服务设施优化、景观视廊控制等多重任务。此外，随着数字化技术的快速发展，广西亟需将传统的二维数据转化为三维表现形式，以提升规划的科学性和精准性[4]。因此，基于实景三维技术构建国土空间规划数据底座成为广西实现数字化转型的重要抓手。
6.2 数据底座构建的应用成效
通过构建国土空间规划数据底座，广西在多个方面取得了显著成效。首先，在精准规划决策方面，数据底座提供了全要素、真实地反映地物属性信息和特征的三维模型，为规划编制提供了高精度的数据支持。例如，在城市公共服务设施分析中，利用实景三维技术进行基础数据集成，形成了统一的“数字底图”，从而辅助相关部门进行科学决策[1]。其次，在规划实施监督效率方面，数据底座通过倾斜摄影技术实现了规划成果的动态更新和全生命周期管理。这不仅有助于及时发现和纠正规划实施中的问题，还显著提升了监督效率[14]。最后，在跨部门协作方面，数据底座的构建打破了数据壁垒，促进了不同部门之间的信息共享与协同工作，为广西国土空间规划的整体推进奠定了坚实基础[4]。
7 数据底座构建的未来发展趋势
7.1 与新兴技术的深度融合
随着科技的不断进步，数据底座的构建将迎来与物联网、区块链等新兴技术深度融合的发展机遇。物联网技术通过实时感知和采集物理世界中的数据，能够显著增强数据底座的动态更新能力，从而为国土空间规划提供更为精准和及时的决策支持[2]。同时，区块链技术以其去中心化、不可篡改的特性，可以有效提升数据底座的安全性和可信度，特别是在多源异构数据的整合与共享过程中，确保数据流转的透明性与可靠性[5]。此外，人工智能技术的持续优化将进一步推动数据底座的智能化水平，使其在数据分析、模型构建以及预测模拟等方面发挥更大的作用，为国土空间规划提供更加科学和高效的解决方案。因此，数据底座与新兴技术的深度融合不仅是对现有技术体系的拓展，更是实现国土空间规划数字化转型的重要路径。
7.2 跨区域数据协同
实现跨区域数据协同对国土空间规划具有重要意义，同时也是未来数据底座构建的关键发展方向之一。在当前的国土空间规划实践中，由于行政区域划分的限制，数据往往呈现出碎片化和孤立化的特点，这在一定程度上制约了规划的全面性和协调性[3]。而跨区域数据协同能够有效打破这一壁垒，通过建立统一的数据标准与共享机制，促进不同区域间数据的互联互通，从而提升国土空间规划的整体效能。例如，在流域治理、生态保护等需要多区域协作的领域中，跨区域数据协同可以确保各参与方基于一致且全面的数据进行决策，避免因信息不对称导致的资源浪费或环境破坏[5]。此外，随着国家“一带一路”倡议的深入推进，跨区域数据协同还将成为推动区域经济一体化和可持续发展的重要支撑。未来，应通过政策引导、技术支持和制度保障等多种手段，逐步构建起覆盖全国乃至更广泛区域的协同数据网络，为国土空间规划提供更加坚实的数据基础。
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作者简介：刘观发（1990—），男，汉族，江西赣州人，专科，研究方向为国土空间规划。
