地理信息支持下土地资源调查不确定性评估与监测优化——以安徽省地形级实景三维建设为例

摘要

地理信息技术提升土地资源调查数据获取效率的同时，也引发多源异构数据融合、分辨率差异、时相不一致等不确定性问题。本文以安徽省地形级实景三维建设项目为依托，整合DLG、DOM、DEM、DSM等多类型数据，构建基于误差传播理论的不确定性量化模型与多层级精度验证体系。研究显示，贝叶斯网络误差源识别准确率达89%,DOM时相滞后为主要误差源；自适应阈值算法大幅提升地类边界提取精度，DEM-DSM-DOM协同验证显著降低林地与耕地混淆率；动态监测机制实现降本40%,遗漏变化率仅5%。合肥市46134.49km²试点验证了该方法的有效性，可为国土空间规划决策提供技术支撑。

关键词

不确定性量化 / 误差传播模型 / 多源数据融合 / 贝叶斯网络 / 监测优化