江苏省2019年出台了《江苏省自然资源调查分类(试行)》^[9](以下简称《江苏标准》), 将自然资源根据其空间功能用途、自然特性和管理属性进行空间利用层分类、自然物层分类和自然资源管理层分类(表1)。

表1

Tab.1

表1(Tab.1)

表1 江苏省自然资源分类 Tab.1 Natural resources classification 自然资源分类 地表基质层 沿用国家分类[10] 6个一级类, 27个二级类 地表覆盖层 空间利用层分类(基础调查) 陆表空间层 直接沿用第三次国土调查分类的12个二级类[11] 海洋空间层 渔业用海、交通用海等12个二级类 地下空间层 分为人工空间和天然空间2个二级类 自然物层分类(专项调查) 水资源 分为地表水和地下水 森林资源 分为乔木林、灌木林、竹林、经济林 草资源 分为天然草和人工草 生物资源 分为动物、植物、微生物 矿产资源 分为能源矿产、金属矿产、非金属矿产、气体矿产 自然资源管理层分类 行政界线 权属界线 国土空间规划“ 三区三线” 自然保护地 饮用水水源地 ……

表1 江苏省自然资源分类 Tab.1 Natural resources classification

在徐州市区自然资源调查工作实践中, 使用了上述分类标准。具体分类结构如表1所示。

自然资源调查与土地利用调查、林业调查、水资源调查、湿地调查、地理国情监测之间存在着一定的交叉关系, 本文使用提取再分类的方法开展了徐州市区自然资源“ 基础-专项” 一体化调查, 可缩短调查周期, 节省调查经费。

自然资源调查分为基础调查和专项调查, 二者具有不同的特点: 基础调查强调资源的空间分布、面积等基础信息^[12], 划定调查单元后, 以调查斑块为最小调查单位, 调查陆表空间层和海洋空间层中的全部自然资源, 有利于后续管理中与其他数据进行叠加和统计分析; 专项调查强调资源的质量、类别、结构、生态功能等特征, 着重整合已有的专业调查数据, 并从生态和资源管理的实际出发, 补充调查必要的专项属性。

1.2.1 基础调查

第三次国土调查(以下简称“ 三调” )数据相较地理国情和各类专项资源调查数据而言, 现势性强、图形采集精度高、覆盖面广^[13], 与当前地表覆盖的符合度高, 因此市级自然资源基础调查以“ 三调” 数据为主要依据, 并在此基础上进行外业核实和自然再分类工作(图1)。

图1

Fig.1

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	图1 自然资源调查技术路线Fig.1 Technical route of natural resources surveying

在“ 三调” 使用的《第三次全国土地调查工作分类》^[11]中, 存在着一些因复合管理需求、根据功能和用途划分的地类, 如公园与绿地, 特殊用地中可能含有森林、河流、湖泊、湿地等各类自然资源, 这些资源满足自然资源的定义, 若在基础调查时舍弃此类数据, 将造成自然资源总量统计上的缺失, 也会对自然资源生态影响分析和评价造成影响。因此, 在徐州市自然资源调查中, 提取了“ 三调” 数据中的公园与绿地等图斑, 利用高分辨率遥感影像进行解译, 然后根据资源类型对其进行再分类, 并进行实地核实。

湿地资源是实施自然生态空间用途管制的重要空间, 在《第三次全国土地调查工作分类》中湿地为一级类, 以索引形式包含红树林地等8个二级类, 而在湿地调查国家标准《湿地分类》^[14]中自然湿地还包括了河流和湖泊。基于湿地资源的特殊性, 若在陆表空间层中作为一级类单独存在, 必然和其他资源产生交叉重叠。因此, 本次调查采用《江苏标准》, 以湿地索引形式, 对《湿地分类》中的湿地进行了取舍, 将表1“ 陆表空间层” 中的河流水面、森林沼泽、红树林海域等13个三级类列入湿地索引。

抽取“ 三调” 成果中包含自然资源要素的各图层, 并对部分功能地类进行再分类, 所有调查斑块经影像判读和实地核实后, 形成自然资源基础调查数据库。

1.2.2 专项调查

在基础调查对“ 三调” 中的资源图斑进行提取再分类后形成资源调查斑块, 按照《江苏标准》并结合各类型自然资源管理需求, 对每类资源建立专项属性结构表, 从已收集的各类专题资料中抽取相应字段属性填入专项属性结构表字段, 并对空缺属性字段进行补充调查, 形成自然资源专项调查数据库。

自然资源调查不同于传统土地调查, 各种资源在空间和逻辑上可能存在交叉, 因此投影在二维地表空间时会出现重叠, 宜把资源视为一个三维“ 资源体” 。在数据库组织上, 将所有的资源按类型分层, 以基础数据库和专项数据库的形式存在; 公共管制界线和权属界线作为参考图层单独存放(图2), 二者均不切割调查斑块, 在调查监测结束后, 按权属生成汇总表。

图2

Fig.2

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	图2 自然资源数据库组织形式Fig.2 Organization form of natural resources database

自然资源监测是在一定时间和空间范围内, 利用各种信息采集和处理方法, 对自然资源状态进行系统的观察、测定、记录、分析和评价, 以揭示区域自然资源变动过程中各种因素的关系和变化的内在规律, 展现资源演变轨迹和变化趋势, 其目的是为各级资源主管部门和政府提供宏观和微观的资源现状数据和动态变化数据^[15]。

随着卫星传感器技术的不断发展, 高分辨率遥感影像提供了具体丰富的地物信息、光谱信息、空间几何信息和纹理信息^[16], 能够为自然资源图形边界的分类和边界变化提供极大的支持。2012年以来, 深度学习在遥感影像的地表覆盖分类方面取得了诸多进展^{[17, 18, 19, 20]}, 实现了自动学习非人工设计的分类特征, 既减少了人工干预, 又提高了分类精度, 逐渐成为资源地表覆盖监测的主要技术手段。

自然资源数据库建立以后, 应定期通过监测活动掌握自然资源的变化情况, 其在数据库中的更新包括资源范围变化更新、资源属性变化更新以及二者同时更新3种情况。市级数据监测和更新采用基础调查和专项调查同步更新的方法: 基础数据库中的资源范围变化主要通过高分辨率遥感影像和深度学习算法提取, 之后通过外业核实进行确认并更新; 专项属性的变化可通过专业调查进行更新。具体流程见图3。

图3

Fig.3

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	图3 自然资源监测和数据更新流程Fig.3 Flow chart of natural resources monitoring and data updating

徐州市主城区和经济技术开发区总面积约579.29 km², 位于华北平原东南部, 属温带季风气候, 四季分明。区内自然资源主要有耕地资源、水资源、森林资源及湿地资源。

本文调查实践将《第三次全国土地调查工作分类》中涉及自然资源的二级类归集到《江苏标准》中规定的自然资源分类中, 建立研究区自然资源类型与“ 三调” 地类的对照索引表。如本次调查的水资源主要为地表水, 在研究区范围内存在河流、湖泊、水库、水塘、沟渠和沼泽6种地表水, 实践中将其归集到河流水、湖泊水、水库水、水塘水和其他地表水5类水资源分类中。再如研究区范围内存在乔木林、竹林、灌木林和其他林, 实践中将其细化为针叶林、阔叶林、针阔混、其他竹林、特殊灌木林5种森林资源, 并将桃林、梨林等“ 三调” 成果中的园地归集到特殊灌木林。

研究区内自然资源空间分布如图4所示, 自然资源面积统计汇总如表2所示。由图4、表2可知, 自然资源按面积统计由大到小分别为耕地资源、森林资源、水资源和湿地资源。

图4

Fig.4

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	图4 徐州市自然资源空间分布Fig.4 Spatial distribution of natural resources in Xuzhou City

表2

Tab.2

表2(Tab.2)

表2 徐州市区自然资源面积统计汇总 Tab.2 Statistical summary of urban natural resources areas in Xuzhou City 行政区 耕地资源 面积/km2 森林资源 面积/km2 水资源面 积/km2 湿地资源 面积/km2 鼓楼区 118.73 49.76 30.60 21.76 云龙区 23.86 19.74 10.24 8.59 泉山区 6.39 16.67 13.55 12.80 合计 148.98 86.17 54.38 43.16

表2 徐州市区自然资源面积统计汇总 Tab.2 Statistical summary of urban natural resources areas in Xuzhou City

以森林资源为例, 将2018年自然资源调查中森林资源数据与土地利用调查中林地资源数据进行对比(表3), 森林资源面积(86.17 km²)明显多于林地面积(22.70 km²), 这是由于2种调查的分类标准和最小上图面积均不同, 且自然资源调查侧重反映资源量, 土地利用调查侧重区分土地利用形式和功能, 这也说明了开展资源调查并查清资源总量的必要性。

表3

Tab.3

表3(Tab.3)

表3 2018年自然资源调查中森林资源数据和土地利用调查中林地资源数据对比 Tab.3 Comparison of forest resources data in natural resources survey and forest resources data in land use survey in 2018 行政区 森林资源面积/km2 林地面积/km2 鼓楼区 49.76 12.31 云龙区 19.74 3.39 泉山区 16.67 7.00 合计 86.17 22.70

表3 2018年自然资源调查中森林资源数据和土地利用调查中林地资源数据对比 Tab.3 Comparison of forest resources data in natural resources survey and forest resources data in land use survey in 2018

本文以第三次国土调查和各类专项调查数据为基础开展了市级自然资源调查实践, 对《江苏省自然资源调查分类(试行)》进行了验证, 并构建了自然资源基础调查数据库和专项调查数据库。

以徐州市区为例开展的自然资源调查实践, 能较好地完成对区域内自然资源数量和质量的调查, 并具备持续更新形成多期数据集的能力, 可作为后续资源和生态评价的基础数据。本研究成果可为地级市自然资源调查监测工作提供参考。

当前自然资源调查对专项调查的广度和深度界定尚不明确, 下一步可探索适合国家级、省级、市级不同调查尺度下的专项调查内容, 梳理适宜的专项调查属性, 形成专项调查规范。

(责任编辑: 刘丹)