地理国情监测成果与规划用地数据的关联转换方法

doi:10.12082/dqxxkx.2020.190309

地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (2): 161-174.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190309

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地理国情监测成果与规划用地数据的关联转换方法

刘稳^1,², 詹庆明^1,^2,^*(), 刘权毅^1,², 司瑶³, 黄启雷^1,², 樊智宇^1,²

^1. 武汉大学城市设计学院,武汉 430072
^2. 武汉大学数字城市研究中心,武汉 430072
^3. 武汉市测绘研究院,武汉 430022

收稿日期:2019-06-17 修回日期:2019-09-08 出版日期:2020-02-25 发布日期:2020-04-13
作者简介:刘稳（1991— ）,男,湖北咸宁人,博士生,现主要从事大数据在国土空间规划中的应用、数字城乡规划与管理等研究。E-mail: lw_whu@whu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(41331175);国家自然科学基金项目(51878515)

A Method for Association and Conversion between Geographical Condition Monitoring Data and Urban Planning Land Use Data

LIU Wen^1,², ZHAN Qingming^1,^2,^*(), LIU Quanyi^1,², SI Yao³, HUANG Qilei^1,², FAN Zhiyu^1,²

^1. School of Urban Design, Wuhan University, Wuhan 430072, China
^2. Digital City Research Center, Wuhan University, Wuhan 430072, China
^3. Wuhan Geomatics Institute, Wuhan 430022, China

Received:2019-06-17 Revised:2019-09-08 Online:2020-02-25 Published:2020-04-13
Contact: ZHAN Qingming
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(41331175);National Natural Science Foundation of China(51878515)

摘要/Abstract

摘要：

国土空间规划作为促进空间科学治理、实现可持续发展的重要手段,在解决以往各类规划交叉重叠等问题的同时,对空间规划基础底数提出了新要求。将客观、精细的地理国情监测成果作为重要关联数据整合进国土空间基础信息平台,可以大大提高国土空间规划的科学性和权威性。本文首先梳理地理国情内容指标与国土空间规划核心内容之一的城市（镇）总体规划用地分类体系之间的差异,然后构建地理国情监测数据与规划用地数据关联转换的总体框架和具体方法,最后以武汉市为例开展具体应用实践并提出地理国情监测的优化建议。研究表明,地理国情监测成果与规划用地数据的关联转换方法可以用于2种分类体系地类关联关系的建立并实现两类数据的对接转换,但不同地类的转换效果存在差异;地理国情内容指标与城乡用地分类以“多对一”关联关系为主,较难实现两类数据的直接转换,但城镇综合功能单元与城市建设用地部分地类的关联关系较明确且数据转换一致性较高;要实现地理国情监测成果与规划用地数据的无缝衔接和有效转换,应进一步完善监测内容,统一技术标准,优化分类体系。研究结果为优化完善地理国情监测成果,促进其在国土空间规划中的应用提供了有效参考和科学依据。

关键词: 地理国情, 城市（镇）总体规划, 用地分类, 自然资源, 空间规划, 武汉市

Abstract:

In the context of institutional adjustments and planning system reform, spatial planning has become a prominent approach to effectively supporting land resource management in a more scientific and sustainable manner. However, new requirements arise for basic map data of spatial planning to better settle the overlaps and contradictions among land use planning, urban master planning, and major function zoning. Integrating geographical condition monitoring data, which has the advantages of objectivity, precision, and accuracy, as an important data into the basic information platform of territorial space can greatly improve the solidity and authority of spatial planning. Firstly, this paper analyzed the differences between the two classification systems of geographical condition and land uses for urban master planning. Then, the overall framework for the association and conversion between geographic condition monitoring data and land use data of urban master planning was constructed, and specific methods were proposed from four aspects: the correspondence principle, corresponding relationships, consistency evaluation, and difference analysis. Finally, suggestions for optimizing geographical condition monitoring were proposed by taking an urban-rural fringe area in Wuhan for experimental study. Results show that the method of association and conversion between geographical condition monitoring data and urban planning land use data could be used to establish the relationship between the two classifications and to realize the conversion from geographic monitoring data to land use data for urban master planning, but the conversion effect of different land use types varied to some extent. The many-to-one corresponding relationship mainly existed between the classification of geographical condition and the classification of urban-rural land uses, thus difficult to implement the direct conversion. A clear corresponding relationship could be established between urban comprehensive functional unit and some types of urban construction land, and there was a relatively high consistency between them. To realize seamless connection and effective conversion between geographic national condition monitoring data and land use data for urban master planning, we should further improve monitoring content, optimize land use classification, and unify technical standards, so as to better apply geographical condition monitoring data in spatial planning. Our findings provide an effective reference and scientific basis for optimizing and improving the affairs of geographical condition monitoring in the future and for promoting its applications in natural resource management and spatial planning.

Key words: geographical condition, urban master planning, land use classification, natural resources, spatial planning, Wuhan

刘稳, 詹庆明, 刘权毅, 司瑶, 黄启雷, 樊智宇. 地理国情监测成果与规划用地数据的关联转换方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(2): 161-174.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190309

LIU Wen, ZHAN Qingming, LIU Quanyi, SI Yao, HUANG Qilei, FAN Zhiyu. A Method for Association and Conversion between Geographical Condition Monitoring Data and Urban Planning Land Use Data[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(2): 161-174.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190309

图/表 9

表1

图1

图2

图3

表2

表3

武汉市地理国情内容指标与城市建设用地分类的关联关系

城市建设用地分类		地理国情内容指标
大类	中类	城镇综合功能单元分类	地表覆盖分类
居住用地（R）		居住小区（1141）	人工堆掘地（0800）等
公共管理与公共服务用地(A)	行政办公用地(A1)	行政办公（114A）	露天体育场（0712）、城墙（0740）、游泳池（0761）等
	文化设施用地(A2)	文化设施（114B）
	教育科研用地(A3)	教育科研（114C）
	体育用地(A4)	体育活动场所（1145）
	医疗卫生用地(A5)	医疗卫生（114D）
	社会福利设施用地(A6)	社会福利（114E）
	文物古迹用地(A7)	名胜古迹（1146）
	外事用地(A8)	—
	宗教用地(A9)	宗教场所（1147）
商业服务业设施用地(B)	商业设施用地(B1)	商业设施（114F）	加油（气）充电站（0736）等
	商务设施用地(B2)	商务设施（114G）
	娱乐康体用地(B3)	娱乐康体（114H）
		体育活动场所（1145）
	公用设施营业网点用地(B4)	公用设施营业网点（114I）
	其他服务业用地(B9)	—
工业用地(M)		工矿企业(1142)	污水处理池（0762）、晒盐池（0763）、其他固化池（0769）、工业设施（0770）等
物流仓储用地(W)		工矿企业(1142)	露天堆放场（0717）等
道路与交通设施用地(S)	城市道路用地(S1)	—	道路（0600）、停车场（0713）、道路建筑工地（0833）等
	城市轨道交通用地(S2)	—
	交通枢纽用地(S3)	交通设施（114K）
	交通场站用地(S4)	交通设施（114K）
	其他交通设施用地(S9)	交通设施（114K）
公用设施用地(U)		工矿企业（1142）、其他单位院落（114J）	硬化护坡（0715）、堤坝（0721）、垃圾堆放物（0822）等
绿地与广场用地(G)	公园绿地(G1)	休闲娱乐景区（1144）	绿化林地（0360）、人工草地（0420）、广场（0711）等
	防护绿地(G2)	—
	广场用地(G3)	休闲娱乐景区（1144）
	生产绿地(G4)	—
	其他绿地(G5)	—
待建用地(F)		—	人工堆掘地（0800）等

表3

图4

图5

图6

参考文献 32

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类别		地理国情内容指标	规划用地分类体系
工作目标	制定背景	为全面掌握我国自然和人文地理国情信息,服务于防灾减灾、应急保障及相关行业调查统计等工作	为城乡统筹与城市规划及管理提供依据
	关注重点	侧重反映国土资源要素的自然状态和现状特征	侧重反映土地的主要使用功能或规划用途,尤其是建设用地的现状建设状态与功能性质
技术指标	数据来源	遥感影像为基础,辅以人口统计、社会经济及各专项调查	遥感影像、规划用地许可和建筑工程许可等审批信息
	数据精度	耕地、园地、水域、其他地区林地和草地一般为400 m²,大面积林区、草原地区、房屋建筑区、人工堆掘地为1600 m²,绿化林地、绿化草地、独立房屋建筑为200 m²,荒漠地区为10 000 m²; 居住小区为5000 m²,休闲娱乐景区为50 000 m²,体育活动场所、名胜古迹、宗教场所为10 000 m²	非建设用地分类：耕地、园地为600 m²,林地、草地等其他地类为1500 m²等建设用地分类：无最小上图面积
	数学基础	2000国家大地坐标系,1985国家高程基准	1954北京坐标系,1985国家高程基准
分类标准	构成内容	包括地表覆盖、地理国情要素、地表形态3个方面,采用三级分类体系,形成12一级类,58二级类,135三级类	包括城乡用地分类与城市建设用地两部分,采用三级分类体系,前者2大类、9中类、14小类,后者8大类、35中类、42小类
	分类对象	采用要素模型来描述,分为点、线、面、体4种	采用面状要素来描述

城乡用地分类		地理国情内容指标
大类	中类	地理国情内容指标
建设用地	城乡居民点建设用地（H1）	地表覆盖：房屋建筑区（0500）、绿化林地（0360）、人工草地（0420）、硬化地表（0710）、城墙（0740）、固化池（0760）、工业设施（0770）、其他构筑物（0790）、垃圾堆放物（0822）、其他堆放物（0829）、建筑工地（0830）地理国情要素：城镇综合功能单元（1140）
	区域交通设施用地（H2）	地表覆盖：护坡灌草（0424）、停机坪与跑道（0714）、硬化护坡（0715）、道路建筑工地（0833）地理国情要素：单位院落（1143）
	区域公用设施用地（H3）	地表覆盖：堤坝（0721）、沙障（0780）、垃圾堆放物（0822）地理国情要素：城镇综合功能单元中的工矿企业（1142）、单位院落（1143）
	特殊用地（H4）	—
	采矿用地（H5）	地表覆盖：晒盐地（0763）、露天采掘场（0810）、尾矿堆放物（0821）
	其他建设用地（H9）	地表覆盖：建筑工地（0830）、其他人工堆掘地（0890）
非建设用地	水域（E1）	地表覆盖：水面（1001）、水渠（1012）、冰川与常年积雪（1050）地理国情要素：水域（1000）
	农林用地（E2）	地表覆盖：耕地（0110-0120）、园地（0130-0190）、林地（0310-0380）、牧草地（03A1）、场院（0716）、温室大棚（0750）
	其他非建设用地（E9）	地表覆盖：荒漠与裸露地（0900）、固沙灌草（03A3）、护坡灌草（03A4）

地理国情监测成果与规划用地数据的关联转换方法

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