发布时间：2023-09-25 11:53:17
绪论：一篇引人入胜的土地资源管理文献综述，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
1 引言
随着我国经济的不断发展，城市化进程在不断的加快，对土地资源的需求也越来越大。土地资源也显得倍加珍贵，必须要对其合理的进行开发和利用。如果处理不当将会造成土体资源的浪费和流失。从我国建设资源节约型社会的角度来讲，做好土地资源的开发和利用也显得尤为重要。但是长期以来我们国家的土地资源管理技术先对落后，这也严重限制了新时期、新条件下的土地管理的发展。特别对于土地资源的实时动态管理现在显得尤为重要。目前遥感技术能覆盖较大的面积，获取信息也十分的方便。合理的运用3S技术的现代化的手段从根本上改变了土地资源管理的模式。使得土地管理更加的快捷和方便。
23S技术综述
目前3S技术是对地观测系统中空间数据、属性数据的采集、存储、管理、查询、更新、分析和应用的三大支撑技术。RS、GPS、GIS三者之间形成一个不可分割的整体。通过RS和GPS两者采集的数据来给GIS来提供和及时更新空间和属性数据。GIS通过对这一部分数据的综合处理和分析，同时用的到的处理结果来指导RS和GPS的数据采集。
2.1 RS技术
RS技术是遥感技术的简称，它是通过专门的遥感设备，在不与目标对象直接接触的情况下取得目标对象的信息特征，并且对这一部分信息进行提取和加工。近几年来随着地理信息系统的不断发展，于此紧密结合在一起的遥感技术也得到的迅猛的发展。遥感技术一般情况下是对是图像形式的遥感数据进行数据处理，主要包括纠正、增强、变换、滤波、分类等功能，通过这一系列的处理措施得到不同类型的数据信息，例如土地的建设使用情况、植被的覆盖率和农作物产量等。一般采用的是光学处理和数字处理这两种方式来对数据进行处理，数字图像处理的重复性好，能够很好的和GIS相结合在一起，可以应用的领域比较广。遥感技术一门应用性很强的学科。目前遥感技术的数据分析可以实现从单一数据向不同类型和多数据源的领域发展，同时也实现了同静态分析到动态监测的方向发展。遥感技术展现出来的综合和快速的特点已经得到了广泛的认可。已经被广泛的应用在土地资源管理、环境监测、植被调查和城市规划等各个方面。
2.2 GPS技术
GPS技术也就是全球定位系统，它通过导航卫星进行授时和距离的测量。GPS技术是上世纪70年代美国发展起来的技术。进过接近20年的不断发展实现了全球范围内的实时导航和定位。我国对GPS的使用也已经有了十几年的历史，GPS技术以其精度高、全天候和自动化的特点得到了国内外测绘部门的认可。为测量学带来了革命性的变化。在地里测绘领域在对遥感图像进行空间处理之前必须要对遥感图像进行稽核校正，这时候就用到了地面控制点。为了得到地面点的具置最简单的办法就是利用地形图来确定，但是由于现在的地面变化情况日新月异，有时候在地形图上找到和遥感影像相同的点位就比较困难。另外一个方面，在很多的领域对控制点位的要求精度比较高，以方便的来进行土地利用情况的比较。这就用到了GPS高精度的优势。
2.3 GIS技术
地理信息系统技术是由计算机系统、地理数据系统和用户三部分所组成的。通过对地理数据的采集、存储和分析可以得到各种类型的地理信息，从而为土地管理、城市规划等各个领域提供具有科学性的技术方案。在上世纪90年代GIS技术开始进入到我国，逐渐被应用在国土和环境的调查分析和决策之中。
2.43S的集成应用
3S技术作为一个全新的信息管理手段已经被政府和社会各部分广泛的应用。3S之间的相互结合应用能够很好的取长补短，形成一个平衡的状态。三者之间相互构成一个整体，能够进行实时动态的观测。三种技术可以在不同的技术水平上来进行实现。单纯从软件的集成来看，开发出完善的3S技术是可以实现的。通常的做法是通过支持栅格数据类型及相关的处理分析操作以实现与遥感的集成，而通过增加一个动态矢量图层以与GPS集成。3S集成技术的发展能够形成一个完善的对地观测系统，对人们日常的对地测量带来了极大的方便。能够大大提高测量的效率。对于促进测绘科学的发展也起到了积极的推动作用。
3 3S技术在土地管理中的应用
3.1 在土地资源动态监测方面的应用
目前对土地资源进行动态监测主要利用的是全国的详细调查数据和最新的卫星遥感信息。在3S技术的支持下可以实现对土地资源管理的动态监测，对土地资源的动态变化信息能有一个及时的了解，这位保证我国的经济建设特别是农业的可持续发展发挥着积极的作用。进行土地资源动态监测的基础是在同一区域不同时相下的遥感图像之间存在的光谱上的特征差异，通过对特征差异的识别可以对土地的动态利用状况有一个及时的了解。通过遥感和全球定位系统来获取信息，由地理信息系统来对这部分信息进行管理和分析。地理信息系统是通过特定的硬件和软件来对图像数据进行信息化，建立空间的数据库，经过特定的编辑、空间分析和表达之后，能够为决策和咨询提供服务。
3.2 在土地更新调查中的应用
单独运用一种技术难满足各种工作的要求。三种技术都各自具有自己的特色，但是也存在着一些缺陷。GPS可以快速的对目标进行准确的定位，但是不能给出定位目标的具体地理属性。RS具有现时性、宏观性、信息量丰富等特点，能够做到实时或准确提供目标的环境变化的信息，但是受到了光谱波段的限制，在数据定位的精度方面难以保证，而起必须要依靠GIS来实现空间信息的专题制图、动态监测和信息更新的自动化以及信息的空间查询和分析。GIS能够为多种空间数据综合处理、动态存储和空间分析提供基础的数据，但是获取数据的过程工作量比较大。只有将三者有机结合形成一个多功能的空间信息集成系统，才能真正发挥“35”技术的功能。
3.3 在土地管理信息系统中的应用
土地管理信息系统是对法律、行政和经济决策进行辅助的工具，也是进行规划和研究的辅助设备。它包括了一部分特定地区的土地相关信息数据库，同事也包含了收集、更新、处理和传播数据的技术和方法。土地管理信息系统从软件系统结构总体上来看能够分为三个组成部分：土地资源调查评价信息系统、政务管理信息系统和社会服务信息系统。土地管理信息系统包含的内容比较多，它很好的将计算机技术、GPS、GIS、RS、数据库以及网络等技术整合在了一起。特别是GIS技术能够为土地管理信息系统的开发提供了一个良好的平台。
3.4 在建设用地勘测定界中的应用
在土地勘测定界测量中，运用GPS卫星定位技术，能够很好的克服复杂工作环境的限制，对提高工作效率和保证测量的精度非常有意义。特别是RTK技术的发展，可以实现精度在厘米级的三维坐标，利用RTK技术能够实时地测定界桩位置，保证了土地使用在界限范围之内。使用RTK技术进行勘测定界放样是坐标的直接放样，建设用地勘测定界中的面积量算，实际上由GPS软件中的面积计算功能直接计算并进行检核。避免了常规的解析法放样的复杂性，简化了建设用地勘测定界的工作程序。
结语
未来的土地资源管理必将沿着可持续发展的道路前进，3S技术在土地管理中的应用也会被不断的发展和完善。伴随着这遥感技术和全球定位系统的动态监测技术的不断提高，加之地理信息系统的网络化和智能化发展趋势，3S技术将会不断的推动土地管理向前发展。
参考文献
一、国外文献综述
Stieglitz（1974）研究了自然资本（即自然资源）怎样限制经济和人口的增长，并认为技术进步和人造资本可以对自然资本进行替代，这种替代有利于减弱自然资本的限制；Nordhaus（1992）以索洛模型为基础，将自然资源作为变量，纳入到索洛模型中，构建了有资源约束的新古典增长模型，并与无资源约束的新古典增长模型进行比较，测算出美国自然资源对经济增长的阻力；Noel（1995）分析了能源不足对美国经济产生的影响，并得出在能源不足的情况下，美国经济的增长要比在能源充足的情况下要低的结论；Bruvoll、Glomsroda、Vennen（1999）使用动态的CGE模型，来模拟由于环境阻尼引起的挪威福利的损失情况；并认为环境阻尼是环境约束而使社会所付出的社会成本；Romer（2001）提出了“growth drag”的概念，并建立了基于C―D生产函数的模型，考察了自然资源影响经济增长的阻力；Copeland和Taylor（2003）分别分析了土地和环境政策对经济增长的作用，并认为由于土地资源的限制，而降低了经济增长的程度，提出了如何最大化利用土地来促进经济增长；Brock和Taylor（2004）从理论和实证的角度出发提出了四个简单的模型来理解经济增长和土地之间的关系。
可以看出，国外关于土地资源对经济增长的约束研究较少，大部分都停留在对土地资源对经济增长约束的讨论上，而进一步测算土地资源对经济增长限制程度的大小的研究很少。
二、国内文献综述
比较而言，国内关于土地资源约束经济增长的研究相对较多，主要集中在以下几个方面的探讨。
（一）关于概念的综述
关于土地资源对经济增长的约束是采用“增长尾效”、“增长阻尼”或者是“增长阻力”，学者们持不同的意见。造成这种现象的原因之一，是因为学者们在翻译“Growth drag”时，采用了不同的词语罢了。薛俊波（2004）、谢书玲等（2005）、崔云（2007）、雷鸣（2007）、庞亮（2010）、王家庭（2010）等均使用了“增长尾效”这一词；杨杨（2008）、曾伟（2012）、万永坤等（2012）等均使用了“增长阻尼”这一词；王学渊等（2008）、李文杰等（2010）、李娟等（2011）均使用了“增长阻力”这一词。这些词只是在叫法上不同，它们的内涵都是一致的，都表示由于土地资源的限制，而导致经济增长降低的现象，在数值上等于“不存在土地资源约束”的经济增长速度和“存在土地资源约束”的经济增长速度之间的差额。
然而，杨杨（2007）认为，用“阻尼”一词比用“尾效”一词更贴切，因为“尾效” 一般是指一种滞后的效果或在当前没有发挥完毕的作用，其在后续阶段还会继续产生影响。本文采用了杨杨的研究成果，将土地资源对经济增长的约束定义为“增长阻尼”。
（二）关于增长模型的综述
在模型的使用上，专家学者们也持不一样的观点，增长模型的采用大致可以分为三类：
1、使用索洛模型的变形形式作为增长模型，测算资源（土地资源）对经济的“增长阻尼”或“增长尾效”
有些学者研究了自然资源对经济增长或对城市化进程的约束。余江（2006）利用该模型，考查了可再生资源对经济增长的约束，并且假定可再生资源的可再生率为一常数；段东平（2010）、王伟同（2012）分别将水土资源和能源纳入C―D生产函数中，测算了水土资源和能源对城市化进程的约束。
谢书玲等（2005）、万永坤等（2012）将水资源和土地资源引入C―D生产函数中，分别分析了它们对中国和北京市经济的“增长尾效”或“增长阻尼”。
有些学者专门将土地资源作为变量，纳入C―D生产函数中，分析并测算土地资源对经济的“增长阻尼”或“增长尾效”。 薛俊波（2004）、崔云（2007）、曹中强（2008）、葛杨等（2010）、李文杰等（2010）分别研究了不同区域的土地资源对经济增长的影响。
当然，与其他学者不同的是，杨杨等（2007）、罗黎平（2011）、万永坤等（2012）认为土地资源的增长率并不为零，而是为一常数。其中，杨杨等（2007）、万永坤等（2012）认为随着技术的进步，未利用土地会被逐渐的利用，导致土地增长率并不为零；罗黎平（2011）认为由于土地的虚拟增长和土地的集约利用，导致土地的增长率不为零。
2、采用二级CES生产函数或改进的二级CES生产函数作为增长模型，测算土地对经济的“增长阻尼”
杨杨（2008）采用改进的二级CES生产函数构建经济增长模型，测算了土地资源对中国各省市经济的“增长阻尼”；李娟（2011）基于多要素二级CES生产函数分别构建了有土地资源约束的城市化模型和无土地资源约束的城市化模型，测算出土地资源的约束对城市化进程的阻力；张琳等（2011）、曾伟（2012）分别采用二级CES生产函数构建的经济增长模型，测算土地资源对城市化进程的约束和土地资源对农业经济增长的“阻尼”效应。
3、使用基于内生增长理论的内生增长模型，测算资源（土地资源）的“增长尾效”
王海建（1999）基于内生增长理论，将耗竭性资源纳入模型中，构建了R&D增长模型，但缺乏实证分析；于渤等（2006）将能源耗竭和污染治理纳入模型，构建了经济持续增长的内生模型；杨新梅（2010）在卢卡斯人力资本积累的内生增长模型中，引入水土资源要素，利用汉米尔顿函数，并根据增长尾效的概念，测算出中部地区水土资源的“尾效”；刘耀林等（2011）利用内生增长理论，将资源环境作为变量，纳入内生增长模型，并依据平衡增长解求出资源环境的“增长尾效”。
4、增长模型综述小结
由上述增长模型综述可知，增长模型主要来源于C―D生产函数、CES生产函数以及内生增长模型的变形。其中，C―D生产函数和CES生产函数都假定技术为外生，且都假定规模报酬不变；而内生增长模型将技术内生化，将技术进步视为内生变量。此外，内生增长模型重在考察人力资本对经济增长的作用，而C―D生产函数和CES生产函数重在考察生产要素对经济增长的作用。
（三）关于变量含义界定的综述
在研究土地资源对经济增长约束关系的时候，涉及的变量主要有国内生产总值（GDP）、固定资产（物质资本）、社会从业人员（劳动力）和土地资源数量。在前三个变量中，学者们的意见较为一致，但对于土地资源数量的界定，不同学者有不同的观点：
谢书玲等（2005）将耕地面积作为土地资源总量，测算土地资源对中国经济增长的“尾效”；刘雄兵（2010）将城市建成区面积作为土地资源总量，测算建成区的土地面积对武汉市经济的“增长尾效”；
李娟等（2011）、万永坤等（2012）以农用地和建设用地的面积之和作为土地资源的总量；张琳（2011）采用已经利用了的农用地和建设用地面积之和作为土地资源的总量；杨杨（2008）则是采用除未利用土地以外的土地资源数量作为土地资源的总量。
薛俊波等（2004）、余江（2006）、崔云（2007）、曹中强（2008）、聂华林等（2011）将耕地、林业用地面积和可利用草地面积作为土地资源的总量。
刘耀彬、陈斐（2007）将耕地面积、林业用地面积、可利用草地面积和城市建成区面积之和表示土地资源总量；李文杰等（2008）将耕地、园地、林地、牧草地、居民点及工矿用地、交通用地作为土地资源数量的总和；段东平等（2010）将耕地面积、林地面积、园地面积和城市建设用地面积之和作为土地资源的总量；庞亮（2010）选用农作物播种面积和城市建成区面积之和作为土地资源投入量。
众多学者之所以会对土地资源总量的界定持不同观点，主要是因为学者们对土地资源与经济增长的关系模糊不清以及数据获取较为困难。本文认为，只要某种土地利用类型对经济增长有作用或者有影响，都可以将其作为变量，纳入到模型中。因此，本文将除未利用土地以外的土地资源总量作为模型的变量。
三、关于研究展望的综述
薛俊波（2004）认为他测算的结果更适用于第一产业的情况，而将耕地、林业用地和可利用草地三者之和代替整个土地资源的数量较为粗糙，不能反映实际情况；杨杨（2008）认为不同土地利用类型对经济增长的影响不同，应分别考虑它们各自对经济增长作用；曹中强（2008）认为土地资源对第一产业作用要比土地在第二、第三产业中的作用大，因此，应分别计算土地资源对第一产业和第二、第三产业的增长阻力；罗黎平（2011）虽然提出土地集约利用和土地虚拟增长会导致土地增长率不再为零，但是没有用实证分析土地集约利用和土地虚拟增长在多大程度上提高了土地增长率。
从以上学者的研究展望来看，土地资源对经济增长的约束关系还有待进一步厘清，特别是不同的土地资源类型对经济增长的影响是不同的。另外，从学者们的分析结果来看，在土地资源对经济增长的约束关系缺乏理论上的统一认识，才导致各学者的分析结果迥异。另外，在部分国家或地区，甚至还会出现土地资源约束经济增长的伪命题，因为在这些国家或地区，土地资源根本不存在对经济的约束问题。
参考文献：
[1]薛俊波. 中国经济增长的 “尾
效”分析[J]. 财经研究，2004，30（9）：5―14
[2]谢书玲，王铮等.中国经济发展中水土资源的“增长尾效”分析[J].管理世界，2005（7）：22―25
[3]杨杨，吴次芳等.土地资源约束对中国经济增长的影响[J].技术经济，2007，26（11）：34―38
[4]罗黎平.基于土地虚拟增长的土地资源增长尾效模型研究[J].求索，2011：95―96
[5]Stiglitz Joseph E.Growth
with Exhaustible Resource：Efficent and Optimal Growth paths[J].Reviews of Economic Studies，1974（41）：123―148
[6]Nordhaus W.D.Lethal Model 2：The Limits to Growth Revised[J].Brookings Papers on Economic Activity，1992（2）
摘要：为了提升高校土地资源管理工作的效率，实现对高校土地相关数据、图件进行数字一体化的规范管理，进一步强化信息管理手段的作用。系统运用地理信息系统（GIS）技术建立了图文一体化的空间数据库，并基于GIS平台设计了高校土地资源信息管理评价系统，实现了地图查询、土地利用评价、成果输出等功能。该系统的建立改变了目前高校土地资源基本以纸质方式管理的现状，为高校土地利用的决策提供科学高效的数据支撑。
关键词 ：高校；土地资源；GIS；管理评价
中图分类号：TN911?34 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2015）16?0026?03
收稿日期：2015?02?21
基金项目：西安邮电大学中青年教师基金（ZL2013?49）
随着国家对土地资源监管力度的不断加大，高校的土地资产作为国有土地资源的一部分，其监管水平也迫切需要得到进一步提升。目前高校土地资产的监管工作在高校国有资产管理工作中是一个短板，缺乏信息化管理手段支持，主要还是单一的文字档案管理，更不能为土地资源利用决策提供分析评价依据。本文提出引入GIS技术，建立GIS数据库，将其具有空间属性的特点融入到高校土地资源管理工作中，连接数据库和地理信息系统，实现属性和图像数据的关联，存储汇总土地资源数据，对数据、表格、图像进行一体化管理，能进行区域分析和模型分析，图数并茂，为空间分析、辅助决策提供便利。
1 地理信息系统概述
地理信息系统（Geographic Information System，GIS）是一门综合性学科，结合地理学与地图学以及遥感和计算机科学，已经广泛地应用在不同的领域，是用于输入、存储、查询、分析和显示地理数据的计算机系统，GIS是一种基于计算机的工具，它可以对空间信息进行分析和处理，把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作（例如查询和统计分析等）集成在一起。这种能力使GIS与其他信息系统相区别，从而使其在广泛的公众和个人企事业单位中解释事件、预测结果、规划战略等中具有实用价值[1]。
2 高校土地资源管理工作现状
随着高校用地规模的不断扩大，特别是很多高校都征地建立了多个校区，土地相关数据资料成几何倍数增长，高校的快速发展给高校土地资源管理工作提出了更高的要求，但是此项工作的很多数据还处于纸质存档，人工查找浏览的阶段，数字化发展速度严重滞后，导致目前工作中存在一些问题。由于征地周期长，涉及多个时期，文字资料数据不规范；土地管理工作仅仅是基础数据的汇总存档，并未将更深层次的科学测算评价列入常规工作；土地数据成果、各类报表大都采用手工填报方式，而且大量土地数据特别是图纸数据的查询需到档案室查找，效率低下，成本较大，不利于土地资源日常管理。
3 高校土地资源数据库建库基本流程
土地资源数据库建库首先要进行图件扫描，从地图权威部门获取某高校土地所有地图，包括地形图、地质图等，采用CCD摄影式扫描仪将各种图件数字化；其次进行图形矢量化，对图形中的不同对象进行分层，建立图层对象。本系统采用空间数据采集系统KJDW 2.0可以十分方便的完成此项工作，减少了大量繁琐的手工作业。最后在地图数字化以及图层分层工作完成后，开始进行系统的搭建，系统框架的建立采用LY?zdsc 2.0 进行构筑。建库基本流程如图1所示[2?3]。
4 数据库设计
基于GIS 的高校土地资源信息管理评价系统既有大量的空间数据，又有大量的非空间数据。空间数据通过对地形图和各种专题图的数字化操作获得，主要以点、线、面、体的对象格式来描述高校土地资源信息的空间位置和关系并按类型分图层存放，包括高校土地资源基本分布图、已建成建筑物用地图、公共绿地景观图、待开发用地规划图、不可建设土地区域（代征地）图。
非空间数据即为属性数据，属性数据与空间数据相对应，图形中的所有信息都由属性库来存放管理，土地的宗地号、面积、权属、用途存放于土地基本属性表里，土地的质地、地下水位、地表覆盖特征、人员分布数量、地上建筑情况存放于土地专项属性表里。
本系统采用MapInfo实现空间数据与属性数据的连接，通过使用DataSets.Add方法将属性数据绑定到地图上[4?6]，代码举例如下：
5 系统功能实现
为了实现高校土地资源的数字化管理，及时直观的掌握土地资源的详细数据信息及变动信息，为高校土地资源的利用决策提供支持。系统通过计算分析录入的基础数据，实现地图查询、土地信息统计、土地利用评价、成果输出等功能，同时系统增加了测算区域面积和放大凸显选中区域的功能，进一步强化系统统计功能和点击查看地图的直观性。下面对系统的重点功能进行介绍。
5.1 土地面积测算功能
在高校土地资源的管理决策过程中，对某块土地面积的精确掌握是一个非常重要的要求。目前高校大都具有整个校区的土地证和宗地图，可以查到校区的整体面积，但是对其中某一块土地的面积缺乏高效的计算手段。本系统增加了计算区域土地面积求统计值的模块，有效地提高了高校土地管理的工作效率和管理水平。
部分代码如下：
5.2 放大凸显区域地块功能
在高校土地管理的实际工作中，对土地图形资料的需求主要是查看浏览，本系统提供放大并标红选中地图对象的功能，可以极大地增强查阅地图的可视性。部分程序代码如下：
5.3 土地利用评价功能
土地评价模块将根据输入的数据自动进行计算，既保证了结果的准确性又提高了计算效率。主要包括指标权重值的录入、评价指标集约度分值计算、土地开发率测算、土地建成率测算、用地结构状况统计、建筑密度、综合容积率等。高校土地资源信息管理评价系统功能界面如图2所示。
土地评价模块的主要功能需分步实现，首先从数据库提取出计算的初始数据，对指标现状值进行计算，然后确定权重值及理想值并录入到数据库中保存，最后按照算法进行自动测算。指标权重值的确定采用特尔斐法，通过对评价目标的权重进行多轮专家打分，并按公式（1）计算权重值：
式中：Wi为第i 个指标权重；Zij为专家j 对于第i 个指标的打分；n 为参与打分专家总数。
参与打分的专家应熟悉高校土地的管理工作，包括国土资源管理部门工作人员、高校管理土地的工作人员以及熟悉土地评价工作的评估专家。第一轮为无干预打分，根据第一轮打分结果计算出指标的平均值及标准差，在进行下一轮打分时将结果发给专家，供专家参考并对打分进行修正。经过两轮打分后，各指标权重标准差均在限差范围，根据第二轮打分结果确定各指标权重值并将权重值录入数据库的指标权重表里。
评价指标集约度分值按式（2）计算：
式中：D 为评价指标集约度分值；Si为第i 个指标现状值；Ii为第i 个指标理想值，采用专家咨询法或依据国家和地方制定的政策、规划及有关用地技术标准的目标值法确定；Wi为第i 个指标权重值。
系统将诸如此类的算法集成汇总到算法库中，实现各评价指标值的自动测算[7?10]。
6 结语
在高校土地资源基础数据收集整理的基础上，运用计算机数据处理方法，构建了高校土地资源信息管理评价系统的数据库，同时结合高校土地资源管理工作数字化的需求，基于GIS平台设计了高校土地资源信息管理评价系统，它极大地提高了高校土地资源管理的工作效率和数字可视化管理水平，为高校土地管理提供高效的决策支持。
参考文献
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