基于地理信息系统的全民所有自然资源资产清查信息化管理应用研究

摘要

常规全民所有自然资源资产清查信息化管理方法较为落后，主要依赖人工实地调查与纸质记录相结合的简单数据库进行清查管理，由于无法深度挖掘分析数据，导致应用效果较差。因此，提出基于地理信息系统的全民所有自然资源资产清查信息化管理应用方法。利用Python的Pandas库进行数据预处理，并运用基于规则的标签化方法对全民所有自然资源资产清查数据进行分类与标签化。基于地理信息系统设计数据特征分类编码体系，采用改进的层次聚类编码算法进行编码优化，完成数据特征分类。借助基于机器学习的孤立森林算法，对预处理后的全民所有自然资源资产清查数据进行挖掘分析。构建综合管理系统，采用多目标优化算法及三维可视化技术，实现全民所有自然资源资产清查信息化管理的系统化应用。实验结果表明，试点区域应用系统后数据误差率从5.3%降至1.2%,单宗资产清查时长由15天减至3天，数据更新延迟从7天缩至0.5天，资产权属纠纷从年均12起降至2起，资产信息完整率自76%升至94%,成效显著。

关键词

地理信息系统 / 层次聚类编码算法 / 机器学习 / 孤立森林 / 三维可视化