整治农村乱占耕地建房方案三部曲（一）：地理智能技术赋能红线坚守

背 景

农村乱占耕地建房问题已经引起了国家的高度重视。2020年7月3日，党中央、国务院召开农村乱占耕地建房问题整治工作电视电话会议，提出要坚决遏制新增农村乱占耕地建房行为，积极稳妥有力有序有效推进问题整治工作，做到立行立改，对增量问题采取“零容忍”的态度。7月29日，自然资源部与农业农村部就农村乱占耕地建房行为进一步明确“八不准”要求，联合对这类行为进行严厉打击。

各地积极响应国家要求，严查和整治农村乱占耕地建房。国图信息在此大背景下，推出“整治农村乱占耕地建房”系列方案，今天发布系列推文的第一篇：《地理智能技术赋能红线坚守》。

如何利用人工智能等新一代信息技术，快速摸清农村乱占耕地建房底数，做到“早发现、早制止、严查处”，是当前整治农村乱占耕地建房工作的难点任务之一。国图信息组织自然资源领域业务专家和人工智能技术人员，共同研讨需求痛点、技术路线，开展试点研究，评估成效，探索了基于地理智能技术的农村乱占耕地建房智能化监测监管的技术方案。

一、业务痛点分析

摸清底数，发现难

首先，我国农村空间分布呈零散、星状，且农村建房基数巨大，致使各级主管部门在开展疑似违建房屋侵占耕地问题调查工作过程中工作量巨大，需投入大量人力、物力。其次，农房形态各异，常伴有院落、晒场等附属设施，边界不清晰，致使主管部门摸底核查时对基础数据要求高、对区域划分粒度细。第三，疑似违建房屋常发生于耕地保护边界交界区域，由于群众对保护红线重要性的意识薄弱，致使交界区域属执法模糊地带、难点地带，这种部分范围越界情况也为摸清底数工作带来了巨大困难。

认真梳理，排查难

在获得疑似违建房屋清单后，主管部门需将其与用地报批、土地供应等用地手续进行关联、梳理、排查，剔除具有合法手续的农房，保留无用地手续的农房，以供进一步实地举证排查。实地举证排查过程中，因涉及耕地种类多、用地的历史跨度时间长、各省市地区用地信息化管理水平不一，这也为疑似违建房屋排查带来了困难。

建立台账，跟踪难

在明确违建房屋清单后，需通过信息化管理平台，如：农房监测监管平台，进行举证管理、执法管理、跟踪管理，确保完成执法后，违建房屋不复发、不复现。整治工作的闭环管理对信息化管理平台的业务协同能力提出了高要求。

二、技术路线与实现

技术路线

地理智能技术是新一代人工智能与地理信息技术的融合，是推动地理应用智慧化的核心动力。通过与自然资源管理深度融合，能够在国土空间要素自动识别、提取技术等方面有更大的突破。国图信息将地理智能技术应用于疑似违建房屋侵占耕地问题上，形成了自动化、智能化识别疑似违建房屋侵占耕地问题的总体技术路线（图1）。该技术路线基于面向自然资源的地理智能引擎，使用多种地理智能技术，包括遥感影像语义分割、知识图谱、遥感影像变化检测等。其中，遥感影像语义分割技术实现了对疑似违建房屋的自动化分割和提取，知识图谱技术可服务疑似违建房屋与用地手续关联，遥感影像变化检测可用于违建房屋后期的跟踪。

图1 技术路线

主要实现

遥感影像语义分割技术（图2）采用最新高分辨率遥感影像作为输入数据，基于UNet、Mask R-CNN等遥感影像语义识别深度学习网络，进行农村房屋的预测；采用GIS优化工具对栅格预测结果做简化、矢量化、建筑物规则化等操作，得到边界规则的矢量化建筑物图斑；将其与耕地保护红线图斑（如：基本农田保护红线）做空间叠加分析，即可自动识别出耕地保护范围内的疑似违建房屋。

图2 疑似违建房屋侵占耕地问题的技术路线图

三、试点与成效

为了验证地理智能技术在农村乱占耕地建房自动化识别问题上的可行性和用益效果，国图信息开展试点探索，选取国内某地的高分遥感影像数据和基本农田保护红线图斑数据作为输入，将疑似违建房屋图斑作为输出结果。试点用益效果如图3所示，其中，图3（a）和（b）展示了疑似违建房屋位于基本农田保护红线边界上，图3（c）展示了疑似违建房屋完全位于基本农田保护红线图斑内。经试点发现，疑似违建房屋多发生于基本农田保护红线边界上，符合模糊越界执法的漏洞。在0.3M空间分辨率的遥感影像上，农房图斑提取率可达95%。通过套合基本农田图斑数据，可快速发现多个疑似违建房屋。

图3 试点用益效果展示

四、总结与展望

面向自然资源的地理智能引擎为坚守“耕地红线不突破”的底线提供了智能化技术支撑，是服务民生，构建生态文明的切实落脚点之一。在国家重点整治农村乱占耕地建房的大背景下，国图信息将整治农村乱占耕地建房工作与地理智能技术结合，实现了对疑似违建房屋的快速识别发现，为提高自然资源治理的能力和水平提供有力技术支撑。下一期，我们将为大家介绍“农村乱占耕地建房问题调查管理系统”。该系统助力摸排核查、外业举证、数据上报各项工作，真正查清、查明违建房屋，掌握真实情况，为违建房屋查处奠定基础，敬请期待！

本期策划：软件技术研究所 刘琦 杨光迪

本期责编：周鑫鑫 王静

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