四种流行的土地覆盖数据对比研究

四种1KM全国土地覆盖数据产品 对比分析报告

冉有华李新

ranyh@https://www.wendangku.net/doc/d710203772.html,

lixin@https://www.wendangku.net/doc/d710203772.html,

中国科学院.寒区旱区环境与工程研究所遥感与地理信息科学研究室

基金委中国西部环境与生态科学数据中心

2006年7月

目 录

1前言 (4)

2四种土地覆盖产品简介 (4)

DISCover数据集 (4)

2.1 IGBP

2.2马里兰大学土地覆盖数据集 (4)

2.3GLC2000数据集 (5)

2.4中国科学院1：100万土地利用数据集 (5)

3分类系统比较 (5)

3.1IGBP DISCover分类系统 (6)

3.2马里兰大学土地覆盖数据集的分类系统 (7)

3.3GLC2000数据集 (8)

3.4中国科学院1：100万土地利用数据集 (10)

4分类方法比较 (11)

4.1IGBP DISCover数据集分类方法 (11)

4.2马里兰大学土地覆盖数据集分类方法 (13)

4.3GLC2000数据集分类方法 (13)

4.4中国科学院1：100万土地利用数据集分类方法 (14)

5面积比较 (15)

5.1重分类总面积比较 (15)

5.2空间分布比较 (16)

5.3混淆矩阵分析 (17)

5.4局部对比验证 (19)

6结论与讨论 (21)

图目录

图1. The working process of the GLC2000 land covers products (14)

图 2. 五种土地覆盖数据中国部分重分类的面积对比 (15)

图 3. 四种土地覆盖数据产品高矮两种类型空间一致性 (17)

图4. 局部对比样区分布图 (19)

图5. 四种土地覆盖数据在1：100万的显示比例下的显示效果 (21)

表目录

表 1.四种土地覆盖产品分类系统比较 (6)

表 2.IGBP土地覆盖产品分类系统定义 (7)

表 3.马里兰大学土地覆盖产品分类系统定义 (8)

表 4. GLC2000土地覆盖产品分类系统定义 (10)

表 5. GLC2000土地覆盖产品分类系统定义 (11)

表 6. IGBP-Discover, UMd, GLC2000, CAS1990 土地覆盖产品的特征 (11)

表 7. WESTDC_LUCC1.0 和CAS1990混淆矩阵 (17)

表 8. WESTDC_LUCC1.0 和IGBPDISCover混淆矩阵 (17)

表 9. WESTDC_LUCC1.0 和UMd混淆矩阵 (18)

表 10. WESTDC_LUCC1.0 和GLC2000混淆矩阵 (18)

表 11. 四种土地覆盖数据集精度对比 (18)

表 12. 局部验证结果 (20)

表 12. 全球IGBP/UMd土地覆盖数据的一致性 (22)

表 13. 中国IGBP/UMd土地覆盖数据的一致性 (22)

1 前言

全球环境的种种变化日益威胁着人类及其社会的持续发展，许多国家和地区的区域环境恶化，已经严重影响了人类的生存和发展，因此越来越受到各国政府和科学家的重视。国际组织已经行动起来，推出了一系列大型研究计划。通过联合国科联（ICSU）、国际社科联（ISSC）的努力，从70年代开始酝酿，到90年代已形成一个前所未有的国际科学合作研究行动——全球变化研究计划。

进入九十年代以来，全球变化研究人员越来越认识到土地利用和土地覆盖变化研究的重要性。因为几乎全球变化各个方面的研究(包括全球气候变化、全球的生物圈变化、水圈变化、海洋生物地球化学变化研究等)，都与土地利用和土地覆盖密切相关。

大尺度土地覆盖分类制图是土地利用/土地覆被变化研究以及其他全球变化研究中的一项重要的基础性的工作，它为全球变化的许多研究工作提供数据源，是全球变化模型（如净生产力模型、生态系统新陈代谢模型以及碳循环模型等）的重要输入变量。大多数全球变化模型都需要以大区域的土地覆盖信息作为基础数据支持

由于土地覆盖数据的重要意义，世界各国和许多国际组织相继运用不同的图像处理技术和数据, 如Landsat 7、AVHRR、SPOT 4 VEGETATION、EOS计划的Terra及Aqua星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据，开展了以土地利用和土地覆盖为主体的区域、洲际和全球尺度的土地覆盖遥感制度研究。

2 四种土地覆盖产品简介

在过去的近20中，经过长期的研究积累。至今，国际上已经建立起来四个流行的1km分辨率的全球土地覆盖数据集，一是美国地质调查局为国际地圈-生物圈计划建立的全球土地覆盖数据集，第二是美国马里兰大学建设的全球土地覆盖数据集，第三个是欧盟联系研究中心(JRC)空间应用研究所(SAI)为了更新已有的全球土地覆盖数据，建成的2000年全球土地覆盖数据产品。在中国，中国科学院在八五、九五期间组织开展了全国范围的以遥感手段为主的全国土地资源调查，开展了全国土地覆盖制图的研究，出产了一批有用的全国土地利用/覆盖数据产品，其中最有代表性的是全国1：10万土地利用数据库，在此基础上，科研人员经过尺度转换又制备了一批1：100万的土地利用数据集。

我将四种流行的全球土地覆盖产品中国区域切下来，与中科院的1：100万数据进行了初步的对比。希望能给用户对数据的选择使用提供更客观的信息。

2.1IGBP DISCover数据集

在早期在IGBP(国际地圈生物圈计划)和国际全球变化研究计划报告中指出现存的全球土地覆盖数据不足以支持IGBP研究，报告指出尽管在过去8年的时间里许多地球观测卫星数据可以使用，使用这些数据可以产生全球变化研究所需的时间序列资料。在大多的重要的、普遍使用的陆地数据集、土地覆盖数据不能满足一致的、长期的，现在的全球土地覆盖数据无论是在满足全球变化研究的需要方面,还是在满足各国或国际可行的资源管理规划方面都是不足的。

在1992年法国图卢兹召开的IGBP工作会议上，讨论了IGBP核心科学计划对全球数据的需求，在IGBP-DIS的领导下对目前的数据进行了评估，最后将LUCC作为其几个核心研究计划之首。与此同时，做出了用AVHRR数据制作全球1公里土地覆盖特征数据的建议，IGBP-DIS成立了土地覆盖工作组(LCWG)，启动了基于AVHRR的全球1公里土地覆盖数据项目，项目由U.S. Geological Survey (USGS), University of Nebraska-Lincoln (UNL), 内布拉斯加州林肯大学和欧洲联合研究中心承担。

其目标是：采用USGS的方法，利用1992年四月到1992年三月的A VHRR数据开发出1km分辨率的全球土地覆盖数据集，分类系统采取IGBP制定的分类系统，把全球分为17类。

2.2 马里兰大学土地覆盖数据集

UMd基于AVHRR数据的5个波段及NDVI数据经过重新组合建议数据矩阵，用分类树的方法进行

了全球土地覆盖分类工作。其目的是希望建立一个比过去数据更高精度的数据。

2.3 GLC2000数据集

AVHRR的传感器是为气象目标而设计的，并且只有两个波段，且由于轨道偏移使远离星下点的像元尺寸是2.3-4.2km， SPOT4是1998年发射的与太阳同步近极地轨道卫星，其上携带的VGT推扫式传感器有更多的4个光谱波段，其独特的扫描方式使得远离星下点的最大像元尺寸只有1.7km，为全球尺度的环境监测提供了新型的高质量的数据源。

与此同时，2000年做为国标环境评价参考年开展有许多行动，特别是联合国生态系统国际会议的召开，原来的全球土地覆盖数据产品就显得比较陈旧，为了更新已存的全球土地覆盖数据集，GLC2000项目在欧盟联系研究中心的全球植被监测机构的领导下启动，欧盟联系研究中心空间技术研究所联合30多个国家和地区，共同开展2000年全球土地覆盖数据集的开发。中国部分由中科院遥感所承担。

2.4 中国科学院1：100万土地利用数据集

为研究应用空间遥感技术开展大尺度资源环境宏观调查与动态研究的方法，并通过研究最终建立起国家资源环境动态信息系统，“八五”期间，中国科学院启动并完成了“国家资源环境遥感宏观调查与动态研究”项目。

中国科学院和农业部自1992年开始，组织两部门下属23个研究所和科研单位从事遥感、地理信息系统及资源环境科学研究的近200余位科研人员，开展了一项题为国家资源环境遥感宏观调查与动态研究的重大科研项目。此后国家科技部在“九五”期间设立了题为“国家级基本资源与环境遥感动态信息服务体系的建立”的科技攻关课题,由中国科学院资源环境科学与技术局主持，中国农业部、林业局、气象局、测绘局等下属科研单位参加,在全国范围内建成了20世纪90年代中期1：10万比例尺土地利用数据库,并于2000年实现了全面更新。中国科学院在国家“九五”攻关成果的基础上又先后于1999年和2000年启动了知识创新工程重大项目“遥感时空信息分析与数字地球相关理论技术预研究”和知识创新重大方向性项目“国家资源环境数据库集成与数据共享”,由中科院资源环

境研究领域的主要研究所参加,投入100余名科研人员，成功地利用遥感和地理信息系统技术建成了我国20世纪80年代末期至90年代中期和末期的土地利用数据库刘纪远2003］。并开展了实地考察对数据质量予以验证，累计行程75271km。

在此数据的基础上，中国科学院地理科学与资源研究所制作了一套1：100万的土地利用数据集，具体制备方法未知，我们得到80年代末期的一套数据（在本文档中命名为CAS1990），参与本文的对比。

3 分类系统比较

四种土地覆盖产品特点不一样、开发的目的不同，所采用的分类系统也存在很大区别。这种差别给我们的对比评价带来很大困难。如表1所示。

IGBP DISCover University of Maryland GLC2000 CAS1990

1 Evergreen Needleleaf Forest

2 Evergreen Broadleaf Forest

3 Deciduous Needleleaf Forest

4 Deciduous 0 Water

1 Evergreen Needleleaf

Forest

2 Evergreen Broadleaf

Foreset

3 Deciduous Needleleaf

Forest

1 needleleaved deciduoud forest

2 needleleaved evergreen forest

3 broadleaved evergreen forest

4 broadleaved deciduoud forest

5 bush

6 sparse woods

7 seaside wet lands

11 水田

12 旱地

21 有林地

22 灌木林

23 疏林地

24 其他林地

31 高覆盖度草地

Broadleaf Forest 5 Mixed Forest 6 Closed Shrublands 7 Open Shrublands 8 Woody Savannas 9 Savannas 10 Grasslands 11 Permanent Wetlands 12 Croplands 13 Urban and Built-Up

14Cropland/Natural Vegetation Mosaic 15 Snow and Ice 16 Barren or Sparsely Vegetated 17 Water Bodies

4 Deciduous Broadleaf Forest

5 Mixed Forest

6 Woodland

7 Wooded Grassland 8 Closed Shrubland 9 Open Shrubland 10 Grassland 11 Cropland 12 Bare Ground 13 Urban and Built-up

8 alpine and sub_alpine meadow 9 slope grassland 10 plain grassland 11 desert grassland 12 meadow 13 city 14 river 15 lake 16 swamp 17 glacier 18 bare rocks 19 gravels 20 desert 21 farmland 22 alpine and sub-alpine plain grassland

23 Mosaic of cropping 24 Forest Mosaic / Degraded Forest

32 中覆盖度草地 33 低覆盖度草地 41 河渠 42 湖泊 43 水库坑塘 44 永久性冰川雪地 45 滩涂 46 滩地 51 城镇用地 52 农村居民点 53 其他建设用地 61 沙地 62 戈壁 63 盐碱地

64 沼泽地 65 裸土地 66 裸岩石砾地

67 其他

表 1.四种土地覆盖产品分类系统比较

3.1 IGBP DISCover 分类系统

IGBP DISCover 的开发是为了满足IGBP 核心科学计划的需要，IGBP 分类系统的设计要求： 满足IGBP 核心科学计划的需要；

完整、全面覆盖地球表层的所有覆盖类型； 要严格，各类型之间不能重叠；

结构性要好，各分类要能被1km 的数据、高分辨率卫星资料或者地面观测资料等可能的解

释。

IGBP 分类系统的类型定义如表2所示。

编号

名称

含义

1 Evergreen Needleleaf Forest

lands dominated by trees with a per cent canopy cover >60% and height

exceeding 2m. Almost all trees remain green all year. Canopy is never without green foliage.

2 Evergreen Broadleaf Forest

lands dominated by trees with a per cent canopy cover >60% and height

exceeding 5m Almost all trees remain green all year Canopy is never without green foliage.

3 Deciduous Needleleaf Forest

lands dominated by trees with a per cent canopy cover >60% and height

exceeding 2m. Consists of seasonal needleleaf tree communities with an annual cycle of leaf-on and leaf-off periods.

4 Deciduous Broadleaf Forest

lands dominated by trees with a per cent canopy cover z 60% and height

exceeding 2m. Consists of seasonal broadleaf tree communities with an annual cycle of leaf-on and leaf-off periods.

5 Mixed Forest lands dominated by trees with a per cent canopy cover >60% and height exceeding Zm.C ons~stso f tree communities with interspersed mixtures or mosaics of the other four forest cover types. None of the forest types exceeds 60% of the landscape.

6 Closed Shrublands Lands with woody vegetation less than 2 m tall and with shrub-canopy cover >60%. The shrub foliage can be ,either evergreen or deciduous. 7

Open Shrublands

Lands with woody vegetation less than 2m tall and with shrub canopy cover between 10-60%. The shrub foliage can be either evergreen or deciduous.

8 Woody Savannas Lands with herbaceous and other understorey systems and with forest canopy between 30-60%. The forest cover height exceeds 2 m.

9 Savannas Lands with herbaceous and other understorey systems. and with forest canopy between 10-30%. The forest cover height exceeds 2m.

10 Grasslands

Lands with herbaceous types of cover. Tree and shrub cover is less than 10%.

11

Permanent Wetlands

Lands with a permanent mixture of water and herbaceous or woody vegetation that cover extensive areas. The vegetation can be present In either salt, brackish. or fresh water.

12 Croplands Lands covered with temporary crops followed by harvest and a bare soil period (e.g. single and multiple cropping systems). Note that perennial woody crops will be classified as the appropriate forest or shrubs land cover type.

13 Urban and Built-Up land covered by buildings and other man-made structures. Note that this class will not be mapped from the AVHRR imagery but will be developed from the populated places layer that is part of the Digital Chart of the World (Danko 1992).

14 Cropland/Natural Vegetation Mosaic

Lands with a mosaic of croplands, forest, shrublands, and grasslands in

which no one component comprises more than 60% of the landscape. 15

Snow and Ice Lands under snow and/or ice cover throughout the year. 16 Barren or Sparsely Vegetated

Lands of exposed soil, sand, rocks or snow and never has more than 10%

vegetated cover during any time of the year.

17

Water Bodies

Oceans, seas, lakes, reservoirs, and rivers. Can be either fresh or salt water.

表 2.IGBP 土地覆盖产品分类系统定义

3.2 马里兰大学土地覆盖数据集的分类系统

UMd 分类系统很大程度上采用了IGBP 的分类方案，UMd8km 土地覆盖数据的分类系统是为SIB 模型设计的，SIB 的分类方案没有农业镶嵌体、湿地和冰雪类，所以UMd 分类将永久性冰雪类包括在裸地里，而没有湿地和农业镶嵌体，其类型定义如表3所示。

编号 名称

含义

0 Water Oceans, seas, lakes, reservoirs, and rivers. Can be either fresh or salt water.

1

Evergreen

Needleleaf Lands dominated by trees with a per cent canopy cover >60% and height

Forest exceeding 2m. Almost all trees remain green all year. Canopy is never without green foliage.

2 Evergreen Broadleaf Forest

lands dominated by trees with a per cent canopy cover >60% and height

exceeding 5m Almost all trees remain green all year Canopy is never without green foliage.

3 Deciduous Needleleaf Forest

lands dominated by trees with a per cent canopy cover >60% and height

exceeding 5m Trees shed their leaves simultaneously in response to cold seasons

4 Deciduous Broadleaf Forest

lands dominated by trees with a per cent canopy cover >60°h and height

exceeding 5m. Trees shed their leaves simultaneously in response to dry or cold seasons.

5

Mixed Forest

lands dominated by trees with a per cent canopy cover > 60% and height exceeding 5 m. Consists of tree communities with interspersed mixtures or mosaics of needleleaf and broadleaf forest types. Neither type has <25% or >75% landscape coverage.

6

Woodlands

lands with herbaceous or moody understories and tree canopy cover of > 40% and < 60%. Trees exceed 5 m in height and can be either evergreen or deciduous.

7 Wooded

Grassland/Shrublands

lands with herbaceous or woody understories and tree canopy cover of >10% and <40%. Trees exceed 5m in height and can be either evergreen or deciduous.

8

Closed Shrubland

lands dominated by bushes or shrubs Bush and shrub per cent canopy cover 1s >40%. Bushes do no1 exceed 5 m In height. Shrubs or bushes can be either evergreen or deciduous Tree canopy cover is < 10%. The remaining cover is either barren or herbaceous.

9

Open Shrubland

lands dominated by shrubs. Shrub canopy cover is > 10% and <40%. Shrubs do not exceed 2m in height and can be either evergreen or deciduous. The remaining cover is either barren or of annual herbaceous type.

10 Grasslands lands with continuous herbaceous cover and < 10% tree or shrub canopy cover.

11

Croplands

lands with > 80% of the landscape covered in crop-producing fields. Note that perennial woody crops will be classified as the appropriate forest or shrubs land cover type.

12 Bare Ground lands of exposed soil, sand, rocks, snow or ice which never have more than 10% vegetated cover during any time of the year.

13

Urban and Built-up

land covered by buildings and other man-made structures. Note that this class will not be mapped from the AVHRR imagery but will be developed from the populated places layer that is part of the Digital Chart of the World (Danko 1992).

表 3. 马里兰大学土地覆盖产品分类系统定义

3.3 GLC2000数据集

为了保持全球土地覆盖的一致性和可比性，GLC2000项目组经会议讨论决定，采用FAO 在非洲进行制图时所制定的土地覆盖分类体系(LCCS)，同时又允许不同地区根据本地区的实际情况适当加以调整，从而更好的反映其特有的土地覆盖特征，但其定义又以LCCS 的分类体系为基础。其主要分类方法是二叉分类法和等级模块法，优点是不受制图比例和制图区域的限制。二叉分类法首先将植被覆盖类型分为两大类：植被区和无植被区，对每一类又以二叉的方式进行细分；如有植被区分为陆地与水体或者周期性水淹没区。二叉分类结束后，利用等级模块方法进一步分类。分类体系的制定过程中可以充分考虑环境要素(如气候、地形、海拔、土壤、岩性和侵蚀)和特有要素。特有要素涉及专门的学科领域。如对(半)自然植被而言，可以加入植物状况(如郁闭度、高度等)；这些要素影响了土地覆被，但不是土地覆被的内在本质，因此不应该与单纯的土地覆被标志相混淆，而是由用户自由地加入到单纯的土地覆盖类型中去。

按照LCCS 的分类方法，利用FAO 的LCCS 软件分别对中国的9个气候亚区制定分类体系，并在分类过程中进行调整，结果全国共分为22种土地覆盖类型，最后和全球数据集统一成24种分类，如表4所示。

编号

名称

含义

1 needleleaved deciduoud forest

The main layer consists of needleleaved deciduous closed forest. The

crown cover is more than (70-60)%. The height is in the range of >30 - 3m but may be further defined into a smaller range.

2 needleleaved evergreen forest

The main layer consists of needleleaved evergreen closed forest. The

crown cover is more than (70-60)%. The height is in the range of >30 - 3m but may be further defined into a smaller range.

3 broadleaved evergreen forest forest. The crown cover is more than (70-60) %. The height is in the range

of >30 - 3m but may be further defined into a smaller range.

4 broadleaved deciduoud forest

The main layer consists of broadleaved deciduous closed forest. The crown cover is more than (70-60)%. The height is in the range of >30 - 3m but may be further defined into a smaller range. 5 Bush 木本植被，高度在0.3-5米之间

6 sparse woods 由树和草本覆盖，树的覆盖度在5%-10%之间

7 seaside wet lands 沿海岸线的规则性被水淹没的灌丛和草本覆盖

8

alpine and sub alpine meadow

高度在4000米以上的寒冷湿润地带的草本覆盖，覆盖度20%-50%

9 slope grassland 中等坡度的山地的草本覆盖，覆盖度在20%-50%之间 10 plain grassland

11 desert grassland 干旱沙漠地区的草本覆盖，覆盖度在5%-15%之间 12 meadow

13 City 人工建筑物

14 River 地表由自然或人工河流覆盖 15 Lake 地表由自然或人工湖泊覆盖

16 Swamp 潮湿平缓地带的周期性被水淹没的草本覆盖 17 Glacier 地表常年由冰雪覆盖 18 bare rocks 地表由岩石覆盖

19 gravels 地表由岩石矿物覆盖，空地为裸露的土壤 20 desert

地表由沙所覆盖

21 Farmland 被单一或多种农作物覆盖的土地

22 alpine and sub-alpine

plain grassland

高度在3000米以上的寒冷湿润地带的草本覆盖，覆盖度20%-50%

23 Mosaic of cropping

24 Forest Mosaic / Degraded

Forest

表 4. GLC2000土地覆盖产品分类系统定义

3.4 中国科学院1：100万土地利用数据集

土地资源，包括土地利用与土地覆盖的变化，是人类活动作用于自然界的摄为直观的反映，也是最能够体现空间遥感技术宏观快速优势的一个研究领域。为了满足大尺度资源环境宏观调查与制图的要求，中国科学院1991年开始的“八五”重大应用项目“国家资源环境遥感宏观调查与动态研究”首次采用了基于遥感和GIS相结合的技术、组合分类和构建多层地理单元技术, 建成了具有土地资源分类和生态背景信息的第一个中国资源环境数据库[1][4]。该课题本着“着重存储有使用价值的类型实体信息,尽量减少或压缩一般科学分类等级层次”的原则,以1984年全国农业区划委员会《土地利用调查技术规程》为基础,根据遥感影像在亮度、纹理和色调等方面的特点,对其分类内容进行了调整, 形成了土地资源分类系统。该土地资源分类系统共分为两级，包括一级类型6个和二级类型25个，其中，一级类型包括耕地、林地、草地、水域，城乡建设用地以及未利用土地；二级类型则根据土地的覆盖特征、覆盖度及人为利用方式上的差异做进一步的划分，例如林地进一步划分为乔术、灌木和疏林；草地进一步划分为高覆盖度、中覆盖变和低覆盖度草地等，分类系统的定义如表5所示。

编号名称含义

11 水田指有水源保证和灌溉设施，在一般年景能正常灌溉，用以种植水稻，莲藕等水生农作物的耕地，包括实行水稻和旱地作物轮种的耕地

12 旱地指无灌溉水源及设施，靠天然降水生长作物的耕地；有水源和浇灌设施，在一般年景下能正常灌溉的旱作物耕地；以种菜为主的耕地，正常轮作的休闲地和轮歇地

21 有林地>30%

22 灌木林指郁闭度>40%、高度在2米以下的矮林地和灌丛林地

23 疏林地指疏林地（郁闭度为10%~30%）

24 其他林地未成林造林地、迹地、苗圃及各类园地（果园、桑园、茶园、热作林园地等）

31 高覆盖度草地 >50%的天然草地、改良草地和割草地

32 中覆盖度草地 20%~50%的天然草地和改良草地

33 低覆盖度草地 5%~20%的天然草地

41 河渠指天然形成或人工开挖的河流及主干渠常年水位以下的土地，人工渠包括堤岸

42 湖泊指天然形成的积水区常年水位以下的土地

43 水库坑塘指人工修建的蓄水区常年水位以下的土地

44 永久性冰川雪地指常年被冰川和积雪所覆盖的土地

45 滩涂指沿海大潮高潮位与低潮位之间的潮侵地带

46 滩地指河、湖水域平水期水位与洪水期水位之间的土地

51 城镇用地指大、中、小城市及县镇以上建成区用地

52 农村居民点指农村居民点

53 其他建设用地指独立于城镇以外的厂矿、大型工业区、油田、盐场、采石场等用地、交通道路、机

场及特殊用地

61 沙地

指地表为沙覆盖，植被覆盖度在5%以下的土地，包括沙漠，不包括水系中的沙滩

62 戈壁指地表以碎砾石为主，植被覆盖度在5%以下的土地

63 盐碱地指地表盐碱聚集，植被稀少，只能生长耐盐碱植物的土地

64 沼泽地

指地势平坦低洼，排水不畅，长期潮湿，季节性积水或常积水，表层生长湿生植物的

土地

65 裸土地指地表土质覆盖，植被覆盖度在5%以下的土地

66 裸岩石砾地指地表为岩石或石砾，其覆盖面积>5%以下的土地

67 其他指其他未利用土地，包括高寒荒漠，苔原等

表 5. GLC2000土地覆盖产品分类系统定义

从以上分类系统的定义中，我们可以看到，分类系统的不同给我们的对比造成很大困难。如草地和裸地的定义中植被覆盖度的定义就不一样等。

4 分类方法比较

Characteristics IGBP

DISCover UMD GLC2000 CAS1990 Sensor

AVHRR AVHRR SPOT-4

VGT

Land

sat

Time of data collection April 1992–March

1993

April 1992–March

1993

January.2000

December 2000

1995

Classification technique Unsupervised

clustering

Supervised

classification tree

Unsupervised

algorithm

Artificial interpretation,

merge class

Processing sequence Continent-by

continent

Global China China

Input data 12 monthly NDVI

composites 41 metrics derived

from NDVI and

bands 1–5

36 NDVI and

geophysical datasets

composites

Image of land sat 4,3,2

band composites

Classification scheme IGBP (17 classes) Simplified IGBP (14

classes)

LCCS(22 classes) China land sources

classification(25

classes)

Intended

application

Global change Global change Multi-purpose Land resource

Validation September 1998 Evaluated using

other digital

datasets China statistic

yearbook in 2000

Field validation

表 6. IGBP-Discover, UMd, GLC2000, CAS1990 土地覆盖产品的特征

4.1 IGBP DISCover数据集分类方法

IGBP全球土地覆盖数据集的开发以洲为单位。应用AVHRR12个月的最大化合成NDVI资料，

通过非监督分类的方法进行分类，最后使用辅助数据进行精细的分类后处理。主要包括以下六个步骤：

AVHRR数据合成及质量评价

对非植被或者稀疏植被区域(water bodies, barren, and snow and ice)进行掩膜处理，因为其NDVI有高的变异，当统计聚类技术用于这些区域时，就会产生过多的不相关的类型，从

而影响正常的植被景观分类。因此，非植被区的NDVI的掩膜主要针对12个月的逐月的合成

数据。水体用世界数字化图的水体层，在某些情况下，DCW的水体层显得有些陈旧并有所

夸大。裸地、稀疏植被和冰雪覆盖区域通过对1992年四月到1993年三月的最大化绿度(与

水分、温度有关)合成数据进行识别，当最大化绿度值小于0.04–0.10时，可以假定植被密

度小于5–10%，非植被区域的解译采取保守的策略，有两次机会参与分类，与此同时，土

壤颜色、亮度或者其它环境因子等不同原因引起的非植被区域得到定义和解译。

非监督分类或初步的绿度分类

美国洛斯阿拉莫斯国家实验室Kelly and White发展的洛斯阿拉莫斯算法(Los Alamos)聚类算法用于经过掩膜处理的洲AVHRR月合成数据集的聚类分析中，这种算法使用蒙特卡罗随机抽样方法，每次聚类时一个新的样本被选取，但这个样本都是很小的，有代表性的输入数据的1%，这样可以增加聚类效率。基于K-Means聚类算法来确定聚类中心矢量，按照“就近原则”将图像的各矢量元素分到各聚类中心代表的类中去，针对每个洲创建的聚类的数量是基于项目的整体判断，考虑洲际的数据大小、数据质量及环境可变性。比如，欧亚大陆是面积最大的又是环境可变性最大的一个洲，所以定义了150个聚类。然而，北美只有80个类被定义。

聚类后的数据表示了初步的绿度分类，可以理解为季节的相似模式，与对应的生产率模式相关。然而，在许多情况下，这种初步的绿度分类中可能表示多种不同的土地覆盖类型，而只能提供对每个聚类或初步绿度分类特征的一般理解。最后由解译人员根据辅助数据及本人的学科背景对分类进行标定。

详细的分类后处理及季节性土地覆盖区域的生成

季节性土地覆盖区域的定义是具有相同季节属性的土地覆盖类型的镶嵌体。通过精细的后分类过程对初步的绿度分类进行再分类而成，然后为每一个区域创建土地覆盖描述和属性，出现混分的现象是自然和农业类型光谱相似的结果，解决的办法是基于混合的季节性绿度分类发展一个标准或者采用辅助数据。

在初步的绿度分类被层化成季节土地覆盖区域后，最终的土地覆盖属性就形成了。和前面一样，每一个季节土地覆盖区域被至少三个解译者复查，因为许多数据源的精度无从知道，多种参考资料与解译组内部的意见的协调需要以前的分类描述来最终确定。

每一个类的属性包括以下几项：土地覆盖描述、该类型的像元数量、月NDVI统计、年平均NDVI、所属生物群系、土地覆盖对不同分类系统如Olson Global Ecosystems、SIB等的分配。

季节土地覆盖区域按不同的洲进行，各洲的标准不同。它是基本的数据库空间单元，也是土地覆盖分类产生的基础，提供了土地覆盖相互影响、季节性和生产力可视化的独特方式。

土地覆盖数据集的产生

从季节土地覆盖区域产生一组土地覆盖数据层有两方面的原因，一是它提供了土地覆盖定义的全球一致性，而这正是非结构化的季节土地覆盖区域描述所不足的。二是它是用于这项研究的灵活的数据库策略的组成部分，可以为特征的应用提供数据。

这个过程应用了一个方法，就是首先将各个季节土地覆盖区域与Olson的全球生态系统分类关联起来，然后转换成其它的土地覆盖分类，只所以选择Olson的全球生态系统分类作为过渡，主要有以下几方面的原因，1、可以为全球应用发展足够的主题信息；2、已经被应用到大尺度的模拟，并与景观生产力、特别是碳库联系起来；3、识别景观的人为因素；4、识别粗分辨率条件下的景观镶嵌体；

5、包含气候、地貌及暗含的植物属性。

查找表提供了每个Olson 类与其它土地覆盖legends 对应类的关系。 数据库的验证

依靠用户的反馈进行验证。

4.2 马里兰大学土地覆盖数据集分类方法 算法

AVHRR 矩阵作为自变量，分类成员作为因变量，构造决策树的方法用来进行分类，所有记录用所选属性递归的进行分割，分割算法如下：

u t s D D D D ??=

S-----父节点

t 和u 是s 的分割，当D 最大化时，就决定了最好的分割属性 节点偏差是这样计算的：

ik ik i p n D log 2∑?=

N 是在节点I 处的分类k 中的像元数量 p 是在节点I 处的分类k 的概率分布。 AVHRR 指标

i. 最大NDVI 值

ii. 8个最绿月的最小NDVI 值 iii. 8个最绿月的平均NDVI 值 iv. 超出8个最绿月的NDVI 幅度 v. 4个最热月的平均NDVI 值 vi. 最热月的NDVI 值 分类过程

建立决策树，利用训练样本生成决策树模型。

修剪决策树:去掉一些可能是噪音或者异常的数据，消除决策树的过适应(Over Fitting)问题，指推出过多的假设与训练数据集相一致导致所做出的假设泛化能力过差。 使用决策树对未知数据进行分类

按照决策树上采用的分割属性逐层往下，直到一个叶子节点

4.3 GLC2000数据集分类方法

GLC2000数据集分类经历了三个阶段的工作，如图1所示。 第一阶段: 气候分层和数据准备 气候分区

为了增加对不同土地覆盖类型的区别能力，根据中国地理环境的地域特征，按照水分和热量的差异，以干燥度和积温为指标划分分区，划分的主要依据是在水热状况相对一致的同时兼顾区域完整性的原则，把全国分为9个区。

气候环境指标合成

在众多自然因子中，选用降水、温度和高程进行标准化处理以消除量纲后对各个分区进行权重分析，权重值的确定来自于全国各个地区的41位专家，最后将其加权叠加，与遥感数据一同参与分类。

Spot VGT 数据准备

利用时间序列谐波分析方法对全年36旬的NDVI数据进行处理。

HANTS方法就是将离散的点组成连续的曲线，并把曲线视为是由经过每一点多条不同频率正弦、余弦函数曲线的合成，根据具体地区遥感图像的年、月周期性，通过时间—频率域---时间域的分析方法，对其进行分解和重新组合，达到去云重构的目的。

第二阶段: 非监督分类和标定

对于37个通道的数据作为输入数据，针对每个单元，使用迭代自组织的数据分析算法（Iterative selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm）ISODATA算法进行非监督分类。

城镇等人工建筑区采用目视解译的办法。

参考中国植被图，中国土地利用图等资料通过人机交互的方式，按制定的分类系统对聚类得到的光谱类型进行标定。

第三阶段: 精度评价和成图

将9个区进行合成修边后最终成图

验证由欧盟的联合研究中心JRC负责，2004年与国家统计局的2000年统计年鉴进行了面积比较。

图1. The working process of the GLC2000 land covers products

4.4 中国科学院1：100万土地利用数据集分类方法

研究并形成了以实现国家资源环境组合分类系统调查为核心的技术路线，经过试点和完善，解决了有关关键技术问题，形成了全国资源环境遥感宏观调查技术规程，主要运用中国老一辈地理学家在国家资源环境，特别是自然地理区域规律方面的研究成果，依靠专家对当地土地利用类型的光谱特征、影像亮度、颜色、纹理的认知并结合长年积累的丰富先验知识，进行目视解译，首先产生了90年代中期的土地利用数据库；

以90 年代的土地利用数据库为基础, 依靠80 年代末期陆地卫星及其它遥感数据为信息源, 通过分析80 年代遥感影像并同90 年代末期遥感影像对比, 发现并提取遥感影像上对于过去土地利用状况的记录信息, 在90 年代末期土地利用数据层面上, 判定并勾绘变化区域, 标注类型变化的动态信息编码, 该编码同时反映变化地块在前后2个时段的土地利用类型。然后，将90 年代末期的土地利用变更为80 年代末期状况，逐县实施, 实现全国区域的完整覆盖。

从1：10万向1：100万进行尺度转换的方法未知。

5 面积比较

面积是土地覆盖数据产品蕴涵的重要信息，对面积的比较有更现实的意义。但上述各土地覆盖数据产品的分类系统存在很大差异，要在原始分类基础上进行面积的对比显然是不可能的，为此，我们根据地球表面覆被的特性将其重新分类，在此基础上，对其各个类型的面积进行对比。与此同时，除了面积，各类型的空间分布也是非常重要的信息，为此我们还要考察面积的空间分布情况。

5.1 重分类总面积比较

图 2. 五种土地覆盖数据中国部分重分类的面积对比

如表1所示，图2中所示的Forest/woodland分别表示IGBP的123458，UMd的1234567，GLC的12346，中科院的3和5；Grass/shrubs分别表示IGBP的679和10，UMd的89，GLC的589、10、11、12，中科院的4678；Barren/ice分别表示IGBP的15和16，UMd的12，GLC的16、17、18、19、20，中科院的12、18、19、20、21、22、23、24；Water Bodies分别表示IGBP的17，UMd的0，GLC的14.15，中科院的9、10、11、13、14；其它类型分别表示各自对应的类型。

图2显示了四种产品按相似性合并后的总面积情况，总体还是相似的。从图中看出：

IGBP的林地面积要比UMD的林地面积小的多，可能是因为UMD数据没有镶嵌体的原因，但同时我们可以看出，IGBP和UMD的森林数据与GLC2000及中科院的数据存在很大差别，差别达大约50万平方公里，根据刘纪远等的研究结果，我国90年代到2000年10年间林业用

地面积减少约10893平方公里，同时，国土资源部、国家统计局、全国农业普查办公室的

调查结果(1996.10.31)2276087平方公里，这说明GLC2000及中科院的森林数据与其更加

接近。

四种数据的草/灌比较相似，根据刘纪远等的研究结果，90年代到2000年10年间，我国草地面积净减少34366平方公里，国土资源部、国家统计局、全国农业普查办公室的调查结

果(1996.10.31)牧草地2660648平方公里，来自国家林业局的资料显示灌木林面积452968

平方公里，可能是存在森林少分，草/灌多分的问题。

根据刘纪远等的研究结果，90年代到2000年10年间，我国耕地增加29920平方公里。国土资源部、国家统计局、全国农业普查办公室的调查结果(1996.10.31)耕地1300392平方公里。

由此可以看出，四种土地覆盖数据所反映的耕地面积都与统计数据相差过大，可能是因为

存在农林或农草混分的现象，而中科院的耕地面积最大，可能是因为进行数据尺度转换时

大量的居民地转化为了耕地。

对于裸地/冰雪类，IGBP与UMd的比较接近，GLC2000与CAS的比较接近，根据刘纪远等的研究结果，我国10年间未利用土地减少3800平方公里。

我们的各类建筑面积大约有30多万平方公里，可见，四类土地覆盖数据都因为尺度效应的存在而对单元面积小，分布广泛、杂乱的居民地有少分的问题。而中科院的数据比其它三

类较大，可以解释为中科院的数据来源于1：10万，原始数据本身能够反映小单元的居民地

信息，在数据转换时，虽然有所损失，但损失相对要小。同时，虽然90年代到2000年10年

间城乡建设用地增加约17593.333平方公里，但1km尺度的数据已经不能反映出这种差距。

水体的面积相差不多。90年代到2000年10年间水域面积也增加1600平方公里。

总之，四种1KM土地覆盖数据反映不出各类土地资源的变化趋势，因此不适合于短时期的资源调查，而只能用于模型或者大尺度气候变化研究。

5.2 空间分布比较

图3中，我们对四种土地覆盖产品按类型的高矮进行了重分类对比，高的是指林地(如IGBP中的所有森林类型与Woody Savannas)，矮的是其它类的合并。两两对比后发现，UMd与IGBP的差别最小，不同的占总面积的13%，其次是GLC2000与CAS的差别最小，不同的总面积的15.6%。CAS与IGBP 和UMd的差别都最大，分别为16.5%和16.2%。而CAS1990- GLC2000都则高矮的总面积没有多大变化。同时从图3中可以看出，误差产生的地方主要分布在中国地势第一阶梯和第三阶梯过渡带、云贵高原、重庆和东南丘陵区；这反映了基于遥感的大尺度土地覆盖分类与地表的地形复杂程度、植被复杂程度及土地利用复杂程度相关。

CAS1990－GLC2000 CAS1990－IGBPDISCover

CAS1990－UMd IGBPDISCover-UMd

图 3. 四种土地覆盖数据产品高矮两种类型空间一致性

5.3 混淆矩阵分析

WESTDC_Land_Cover_Products1.0简介

WESTDC_Land_Cover_Products1.0作者冉有华，数据来源于国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心” (https://www.wendangku.net/doc/d710203772.html,)。国家自然科学基金委员会重点基金项目“中国西部环境与生态科学数据中心”（90502010）资助。

中国科学院1：10万土地资源调查的成果是目前国家尺度上精度最高的土地利用数据产品，但其是按县分幅的，在具体应用时，特别是需要在全国尺度上进行研究时，数据处理的工作量还很大，为此，我们对其进行了合并、矢栅转换（面积最大法），最后得到全国幅的土地利用数据产品（中科院资源环境分类系统），并将其命名为WESTDC_Land_Cover_Products1.0，其最大限度的保存 了1：10万土地利用数据库的信息。更详细的信息请参考“基于中国2000年10万土地利用图的WESTDC系列土地覆盖数据产品.pdf”

在本文中我们使用WESTDC_Land_Cover_Products1.0对文中的四种土地覆盖产品按重分类后的8种类型建立混淆矩阵，以考察其空间分布的差异。

表 7. WESTDC_LUCC1.0 和CAS1990混淆矩阵

表 8. WESTDC_LUCC1.0 和IGBPDISCover混淆矩阵

urban 0.020.010.110 2.990.16

Water Bodies 0.510.53 1.330.4 2.7633.62

表 9. WESTDC_LUCC1.0 和UMd混淆矩阵

表 10. WESTDC_LUCC1.0 和GLC2000混淆矩阵

表 11. 四种土地覆盖数据集精度对比

混淆矩阵分析

从表11可以看到，在四种土地覆盖数据集中，从单个类型来看，对于CAS1990数据集，除了林地，其它类型的精度都是最高的，而且CAS1990数据集总体精度为65.673%，Kappa系数是0.5365，是四种数据集中与WESTDC数据集一致性最好的，CAS1990的以较高的精度反映了植被中国的土地覆盖状况。尽管如此，这种精度仍然有待改进，对于1：10万的数据来说，其信息损失还是非常严重的。从表7可进一步看出，林地与草地、耕地之间，草地与林地、裸地之间，耕地与林地、草地之间，裸地与草地之间，建筑用地与耕地之间，水体与耕地、草地之间的误分误判规律都是与其它数据集所反映的规律是一致的。因此，对于有更高要求的数据用户来说，可考虑选择WESTDC_Land_Cover_Products1.0的数据集。

对于UMd数据集，单个林地类型的精度是最高的，但从表9可进一步看到，72.18%的林地精度是以23.98%的草地和21.92%的耕地精度损失为代价的。从反映两种数据各类型总体分布一致性的Kappa系数来看，UMd为0.3733，是几种数据集与WESTDC数据集一致性最差的。与此同时，从表7、8、9、10可以看出同样的规律，那就是林地与草地、耕地之间，草地与林地、裸地之间，耕地与林地、草地之间，裸地与草地之间，建筑用地与耕地之间，水体与耕地、草地之间的混分都是最明显的。

四种土地覆盖数据集与WESTDC数据集所反映出的一致的混分规律是不是能说明这四种数据

集之间就存在好的一致性呢，答案是否定的。从四种土地覆盖数据集之间的混淆矩阵分析数据来看，CAS1990与UMd数据集之间的Kappa系数为0.4168，总体精度为57.4281%；CAS1990与IGBPDISCover数据集之间的Kappa系数为0.4477，总体精度为58.4425%；IGBPDISCover与UMd数据集之间的Kappa系数为0.4405，总体精度为58.2176%，可见他们之间的并没有反映出

比与WESTDC数据集有更高的一致性。

5.4 局部对比验证

我们在全国选择三个区域（a, b, c 如图4所示）在1：100万的显示比例下进行对比，各土地覆

盖数据的显示效果如图5所示。

图4. 局部对比样区分布图

图5各数据产品各覆盖类型的面积如表14所示。由图5的显示及表12的数据我们可以看出，四种

土地覆盖数据产品都反映出了局部土地覆盖类型的分布特征，但各反映的局部特征的细节各有差异，如在A、B、C三个区，UMd的耕地类型都明显少分，这与图2中全国的数字反映的趋势是一致的。

区域类型面积（KM2）

Classification CAS1990 IGBPDISCover UMd GLC2000

Forest/woodland 369 73 627 5 A

grass/shrubs 15598 19903 41996 13357

433 crops 2409

604 396

barren/ice 39863 37236 15245 44515

5 4 0

urban 46

wetlands 0 0 0 0

Water Bodies 25 39 42 0

ag.mosaic 0 450 0

0 Forest/woodland 1151

9632

22781

805

grass/shrubs 17137 5425 16446 19090 crops 32633 38782 20163 38982 barren/ice 7841 116 8 1962 urban 1325 130 136 4

wetlands 0 18 0 0 Water Bodies

1833

2267 2386 1077 B

ag.mosaic 0 5550 0

0 Forest/woodland 21753

12848

24883

14560

grass/shrubs 7285 6993 15340 14162 crops 40562 34141 28863 39501 barren/ice 10 27 9 1080 urban 315 43 50 23

wetlands 0 0 0 0 Water Bodies

4821

5346

5601

5420 C

ag.mosaic 0

15348 0

表 12. 局部验证结果

土地开发整理规划数据库标准

土地开发整理规划数据库标准 目次 前言 1范围1 2规范性引用文件1 3术语和定义1 4数据库内容和要素分类编码2 5数据库结构定义4 6数据文件命名规则14 7数据交换格式16 8元数据17 附录A（规范性附录）土地分类代码18 附录B（资料性附录）土地开发整理规划空间矢量数据交换格式样本23附录C（资料性附录）土地开发整理规划信息元数据示例27 表1土地开发整理规划数据库要素代码表2 表2土地开发整理规划空间信息要素分层、定义与属性关联表4 表3表格信息要素属性关联表5 表4行政区属性结构表（属性表代码：XZQ）5 表5行政界线属性结构表（属性表代码：XZJX）6 表6等高线属性结构描述表（属性表代码：DGX）6 表7高程注记点属性结构描述表（属性表代码：GCZJD）6 表8地类图斑属性结构描述表（属性表代码：DLTB）6

表9线状地物属性结构描述表（属性表代码：XZDW）7 表10零星地类属性结构描述表（属性表代码：LXDL）7 表11开发整理潜力属性结构表（属性表代码KFZLQL）8 表12开发整理规划区域属性结构表（属性表代码KFZLGHQY）9 表13面状工程、线状工程、点状工程属性结构表（属性表代码KFZLGC）9表14面状项目、线状项目、点状项目属性结构表（属性表代码KFZLXM）10表15注记属性结构描述表（属性表代码：ZJ）11 表16土地开发整理补充耕地区域平衡表（属性表代码BG_BCGDPHB）11 表17土地开发整理规划结构调整表（属性表代码BG_GHJGTZ）11 表18土地开发整理规划指标分解表(属性表代码BG_GHZBFJ)12 表19土地开发整理规划文本信息表（属性表代码WB_WBXX）12 表20界线类型代码表12 表21界线性质代码表13 表22等高线类型代码表13 表23权属性质代码表13 表24土地开发整理类型代码表13 表25比例尺代码表14 表26规划图类型代码表15 表27土地开发整理规划文本信息编码16 表《全国土地分类（试行）》代码表18 表《全国土地分类（过渡期适用）》代码表20 前言 附录A为规范性附录，附录B和附录C为资料性附录。

土地估价方法及案例汇总情况

收益还原法案例 一评估土地价格 案例1 某公司于2000年7月1日经政府出让取得一块商业用地，土地面积5000m2，土地出让年限为2000年7月1日至2040年6月30日，共40年。该公司在该地块上建成一栋钢筋混泥土结构商业楼，总建筑面积为15000 m2，于2001年7月1日竣工投入使用，该建筑物当时重置价格为1300元/ m2。现该物业由业主自行经营，经营状况正常，年经营收入6000万元，年销售成本及经营成本共4000万元，管理费、财务费用为年经营收入的6%，商品销售税及附加为销售收入的8.5%，经营利润为年经营收入的10%，若2005年7月1日同类型建筑物重置价值为1500元/ m2，房屋还原利率为8%，土地还原利率为6%，不考虑递增及物价因素，求该地块于2005年7月1日价值。 （注释：1该物业为自营物业，总费用中需扣除经营者利润；2总费用中扣除房屋年折旧的计算，由于土地终止日期2040年6月30日短于房屋经济寿命到期日（钢筋混凝土非生产用房经济寿命为60年，本例房屋经济寿命到2061年6月30日止），故折旧年限到土地终止日2040年6月30日止，共39年） 解： ①年经营收入=6000万元 ②年须扣除总费用： 销售成本及经营成本=4000万元；管理费、财务费用=6000*6%=360万元； 商品销售税金及附加=6000*8.5%=510万元； 房屋年折旧：折旧年限从2001年7月1日至2040年6月30日共39年 房屋重置价=1500*15000=2250万元；年折旧额=2250/39=57.69万元；

已折旧年限从2001年7月1日至2005年6月30日共4年。 ③房地产年纯收益=6000-5527.69=472.31万元 ④房屋年纯收益=房屋现值*房屋还原利率=（2250-57.69*4）*8%=161.54万元 ⑤土地年纯收益=472.31-161.54=310.77万元 ⑥该地块于2005年7月1日的价值：P=a/r地*[1-1/(1+ r )n]=(310.77/6%)*[1-1/(1+6%)35] 地 =4505.62万元；土地单价=9011元/平方米。 二评估房地产价格 案例2 某酒店拥有的房地产占地面积为10000平方米，土地使用权通过有偿出让方式取得，土地使用权出让年期为50年。该宗地上建有一座饭店，在2005年8月尚可有效使用50年，容积率为3,。据当地市场资料用比较法评估的宗地在2005年8月50年期土地适宜权价格为1000元/平方米（容积率为1时）。据当地资料，容积率每增加1，地价增长60%。该饭店每月的客观净收益为15万元。已知土地还原率r1=6%，该饭店的建筑还原率取r2=8%。评估该饭店的价格，估价期日为2005年8月。 解： 房地年纯收益=15万元/月*12月=180万元/年； 土地总地价=10000m2*1000元/m2*（1+2*60%）=2200万元； 土地年纯收益=（2200*6%）/[1-1/(1+6%)50]=139.58万元/年； 房屋年纯收益=房地产年总纯收益-土地年纯收益=180-139.58=40.42万元/年； 房价=（房屋年纯收益/r2）*[1-1/(1+r2)50]=(40.42/8%)*[1-1/(1+8%)50]=494.48万元。

土地估价剩余法

土地估价剩余法 一.剩余法的基本原理 剩余法以称假设开发法,是在预计开发完成后不动产正常交易价格的基础上,扣除预计的正常开发成本及有关专业费用、利息、利润和税收等,以价格余额来估算待估土地价格的方法。基本公式:V=A-(B+C) 式中:V――待估土地的价格 A――总开发价值或开发完成后的不动产总价值 B――整个开发项目的开发成本 C――开发商合理利润 对于房地产开发项目,其基本公式为: 土地价格=房屋的预期总售价-建筑总成本-利润-税收-利息 二.运用剩余法估价的基本程序: 1.调查待估宗地的基本情况; 2.选择待估宗地的最有效利用方式; 3.估计开发建设周期和投资进度安排; 4.估算开发完成后的不动产总价值; 5.估算开发成本、管理费用、销售费用、投资利息、开发利润及开发、销售的税费。 6.估算待估宗地的土地价格。 三.估算开发完成后的不动产价值,宜采用市场比较法,并应考虑类似不动产价格的未来变动趋势。对开发完成后拟采用出租或自营方式经营的房地产价值::,也可以根据同一市场状况采用收益还原法来确定其价值。 四.开发周期和投资进度安排应参照类似不动产的开发过程进行确定。 开发周期指一个投资者从取得待估宗地开始,经历开发建设阶段,使开发完成的不动产价值得到市场体现的全周期。对于拟采用销售或出让、转让方式经营的不动产,开发周期的截止时间应是销售或出让、转让过程完成;对于拟采用出租或自营方式的不动产,开发周期的截止时间应是开发完成的不动产投入使用之时。 投资进度安排是指根据项目的建设程序和施工计划,在开发周期中不同时段发生的各项成本或费用计划。 五.开发成本是项目开发建设期间所发生的一切费用的总和。土地开发项目的开发成本主要包括基础设施配套及开发费用、管理费用、专业费用、开发及销售过程中所纳税额及销售费用;房地产开发项目的开发成本主要包括建筑总成本、投资的利息、开发及销售过程中所纳税额。建筑总成本一般包括建筑开发费、专业费、管理费、销售费、不可预见费等。 六.利息是开发项目全部预付资本的融资成本。预付资本包括地价款、开发或建筑费、专业费、管理费和不可预见费等。税金及销售费不计利息。利息的计算要充分考虑资本投入的进度安排。 在实际评估工作中,也可把不动产的未来价值及开发成本用折现的方法贴现至评估基准日,从而在剩余法公式中没有利息项。 折现率和利息率的选取应参照同期银行公布的贷款利率指标。 七.开发项目正常利润一般以不动产总价值或预付总资本的一定比例计算。利润率宜采用同一市场上类似不动产开发项目的平均利润率。 八.现有房地产项目的土地估价 运用剩余法评估现有房地产项目的土地价格,其公式如下: 土地价格=房地产交易价格-房屋现值-交易税费

第二次土地调查数据库建设技术报告

第二次土地调查数据库建设 技术报告 XXX国土资源局 二○○九年七月 目录

洛阳市XXX第二次农村土地调查数据库建设

技术报告 洛阳市XXX第二次土地调查外业工作从2008年10月至2009年12月，数据库建设工作从2009年1月至2009年2月28日，经过6个月的不懈努力工程现已全部结束，特编写本数据库建设技术报告，对第二次土地调查数据库实施过程、技术方法、技术管理等工作进行全面的总结。 1．建库概述 根据《第二次全国土地调查总体方案》和《第二次全国土地调查技术规程》及《江苏省第二次土地调查总体方案》的要求，按照《XXX第二次土地调查实施方案》的具体方法，进行洛阳市XXX第二次农村土地调查工程，根据国土资源部土地利用数据库标准的要求，建立洛阳市XXX农村土地调查数据库。 数据库建库目的和任务 第二次土地农村调查目的是全面查清土地利用状况，掌握真实的土地基础数据，并对调查成果实行信息化、网络化管理，建立和完善土地调查、土地统计和登记制度，实现土地调查信息的社会化服务，满足经济社会发展及国土资源管理的需要。 通过第二次农村土地调查，建立集影像、图形、地类、面积、权属和基本农田、后备资源为一体的第二次土地调查数据库及管理系统，建立规范化、信息化、城乡一体化的土地管理体系，为我局实现高效、准确的动态国土资源管理工作奠定基础，为用途管制、农用地转用和农业产业结构调整提供依据，为城市建设发展、土地利用总体规划修编及制订土地利用计划提供依据。

洛阳市XXX第二次农村土地调查数据库建设的任务是建立洛阳市XXX第二次农村土地调查数据库，包括基础地理、土地利用、土地权属、基本农田、后备资源等内容，集图形、图像、属性、表格和文档资料等数据为一体的、互联共享的农村土地调查数据库。 数据库建设依据 GB/T 2260 中华人民共和国行政区划代码； GB/T 13923-2006 基础地理信息要素分类与代码； GB/T 13989 国家基本比例尺地形图分幅和编号； GB/T 16820-1997 地图学术语； GB/T 17798 地球空间数据交换格式； GB/T 19231 土地基本术语； GB/T 21010-2007

土地利用规划数据库标准

土地利用规划数据库标准 1 范围 本标准规定了土地利用规划数据库的要素分类、要素编码、属性数据结构、图形数据结构、影像数据结构、文件命名规则、元数据和数据交换格式等内容。 本标准适用于乡（镇）级（含和乡镇级同比例尺的中心城区）土地利用规划数据库建设和数据交换，同时也适用于仅包含土地利用规划文本、指标、影像等要素的市级、县级土地利用规划数据库建设和数据交换。 2 规范性引用文件 下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 GB/T 2260 中华人民共和国行政区划代码 GB/T 13989 国家基本比例尺地形图分幅和编号 GB/T 17798-2007 地球空间数据交换格式 GB/T 19231 土地基本术语 GB/T 16820 地图学术语 GB/T 13923-2006 基础地理信息要素分类与代码 GB/T 21010-2007 土地利用现状分类 TD/T 1014-2007 第二次全国土地调查技术规程 TD/T 1016-2007 《土地利用数据库标准》 TD/T 1019-2009 《基本农田数据库标准》 TD/T 1016-2003 国土资源信息核心元数据标准 国土资源部《市级土地利用总体规划编制规程》 国土资源部《县级土地利用总体规划编制规程》 国土资源部《乡级土地利用总体规划编制规程》 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。 3.1 要素feature 现实世界现象的抽象。[GB/T 17798-2007 3.4要素] 3.2 要素性质feature arribute 要素的性质。[GB/T 17798-2007 3.5要素性质] 3.3 类class 具有共同特性和关系的要素集合。 3.4 对象object 具有明确定义的边界和封状态与行为特征的实体。[GB/T 17798-2007 3.6对象] 3.5 实体entity

土地估价的五种方法

对收益还原法，市场比较法，成本法，剩余法，基准地价修正法做出了详细地讲解 每种方法地公式是牢记地，步骤也要清楚，做题第一步把主要方法地公式列出来，就得分，然后根据步骤一步步作就不会乱.文档来自于网络搜索 一，收益还原法 .在收益法中选择相关资料，年、年地会在理论方法地小题中考选择持续稳定长期 .年总收益包括租金收入、押金利息收入.押金利息收入会是一个小考点. ()每个方法中都涉及到利息，收益法中唯一地利息就是在年总收益中地，而且是押金地利息收入. 在计算年总收益地时候，往往会给月租金，所以不要忘记乘以，而且是客观租金，还要记得考虑空置. （）复杂一点地就是分不同用途，商业、写字楼，要合并计算 然后说年总费用，要明白种情况下包含地内容.在理论选择里也可以考，综合计算也可以考，这是收益法至关重要地一项.文档来自于网络搜索 **几种主要用地方式中土地年总费用地主要内容如下： 土地租赁：土地使用税、土地管理费、土地维护费及其它费用； **房地出租：经营管理费、经营维修费、房屋年折旧费、房屋年保险费、房屋出租年应交税金及其它费用； 经营性企业：销售成本、销售费用、经营管理费、销售税金、财务费用及经营利润； 生产性企业：生产成本（包括原材料费、人工费、运输费等）、产品销售费、产品销售税金及附加、财务费用、管理费用及企业利润.文档来自于网络搜索 .我们比较常见地就是房地出租地情况，千万不要忘记年折旧费.建议收益法看到重置价格地时候就把年折旧费和房产现值都算出来，这样肯定有分数.文档来自于网络搜索 在我们地年实务地第一题，是一道用收益法求出不动产开发总价值，再用剩余法求土地地.这里面容易糊涂地就是年折旧是根据重置价格来求得，而不是所谓地现值或者售价.文档来自于网络搜索 .计算年总费用中地税金，一定要审题，看房产税给地是按月计征租金地，还是按原值扣除一部分后地，按月就要换算成年.文档来自于网络搜索 .不常见地经营性企业、生产性企业求年总费用中，一定不要忘了销售费用和利润. .确定土地纯收益 ***要明白一个原理几乎用于所有方法“房地产价格房产价格（现值）土地价格”“房地产年净收益房产年净收益土地年净收益”也就是说“房地房地” .文档来自于网络搜索 在确定地土地净收益地时候，我们先要求出房产净收益. 房产净收益房产现值*建筑物还原率. 房产现值重置价*成新度重置价折旧总额重置价年折旧额*经过年. （）这里面就牵扯到了折旧年限地确定，要根据耐用年限和土地使用年限综合确定，还要考虑是否扣除建筑物残值地问题，常考到.文档来自于网络搜索 （）经过年限即建成后到时点. （）值得注意地是“房产净收益房产现值*建筑物还原率. ”这里没有年期修正，因为现值已经反映了使用年限.文档来自于网络搜索 房产折旧体现了年期，所以无需修正.而后面地土地净收益求出土地价格地时候，用了使用

土地利用数据库属性表描述

土地利用数据库作业流程 1、土地利用数据库属性表描述 序号要素类型编码要素类型名称几何类型缺省颜色属性表名 1 A11 行政区 Polygon XZQY 2 A12 行政界线 Line XZJX 3 A21 等高线 Line DGXB 4 A22 高程点 Point GCDB 5 B10 权属区 Polygon QSQY 6 B20 权属界线 Line QSJX 7 B30 权属拐点 Point QSGD 8 C10 图斑 Polygon DLTB 9 C20 线状地物 Line XZDW 10 C30 零星地类 Point LXDL 11 C40 地类界线 Line DLJX 12 D00 注记 Annotation ZJFH 在属性表中：字段名称如下 XZQY（行政区域） 目标标识码（字段类型Int）（字段长度6）以下类同，要素代码（char 4），区划代码(char 9) ，行政区名(char 60)，计算面积(float 16)，平差面积(float 16)，控制面积(float 16) XZJX（行政界限） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，境界名称(char 80)，境界长度(float 10)，境界性质(char 1)

DGXB（等高线） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，等高线类型(char 20)，标示高程(int 4) GCDB（高程点） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，高程点名称(char 60)，标示高程(float 7) QSQY（权属区域） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，权属区代码(char 8)，权属区名(char 60)，计算面积(float 16)，平差面积(float 16)，控制面积(float 16) QSJX（权属界限） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，界限名称(char 60)，界限长度(float 8)，界限类型(char 1) QSGD（权属拐点） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，拐点点号(char 4)，点位记录(char 80)，X坐标值(float 16)，Y坐标值(float 16) DLTB（地类图斑） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，地类代码(char 4)，地类名称(char 60)，权属性质(char 3)，权属单位代码(char 12)，坐落单位代码(char 15)，坐落单位名称(char 60 ), 所在图幅(char 60)，图斑编号(char 7)，坡度级别(char 1)，田坎系数(char 5)，计算面积(float 14)，平差面积(float 14)，线状地物面积(float 12)，零星地类面积(float 10)，田坎面积(float 10)，图斑净面积(float 14)，原有线状地物面积(float 12)，原有零星地类面积((float 10))，原有田坎面积(float 10)，原有图斑面积(float 14)，（土地分类，新增建设用地状况，当年新增耕地类型，当年耕地减少类型，新增原地类型，备注可以不填） XZDW（线状地物）

土地估价报告评审标准

土地估价报告评审标准 一、封面格式（2分） 1、封面标题（1分）：重点审查项目名称、受托估价单位、估价报告编号、技术报告编号、提交报告日期是否齐全，少1项减0.5分，少2项以上则不得分； 2、关键字（1分）：重点审查估价对象所在市、县全名（与项目名称中市、县全名是否一致）、估价目的、估价机构全称、提交报告年度是否完整，少1项减0.5分，少2项以上则不得分。 二、第一部分总述（18分） 1、估价目的（2分）。估价目的必须表述准确、规，例如：出让、转让、抵押、作价入股、清算、征收补偿、课税等。出现下列错误者不得分：（1）出现两个估价目的；（2）估价标的不符合土地处分的有关规定，例如不能交易、抵押、转让或者不能被征收征用的土地，不能出现相对应的评估目的。 2、估价依据（3分）。重点审查：①估价依据是否充分，法律、法规、政策文件，技术规程，委托方提供的资料，实勘资料等四类是否齐全，表述是否规等，涉及法律、法规、政策文件的，应注明生效日期；②政策和法规是否考虑了最新政策调整、是否具有针对性。每少一项减1分，少3项以上者不得分。 3、估价基准日与估价日期（1分）。一般情况下，估价基准日与估价日期接近，出让、转让、抵押、作价入股、清算、征收补偿、课税等目的的，常规都是在踏勘现场之日，涉及财务记账的多数选择月末。估价机构可以应委托方要求出具追述性评估和预测性评估报告，此两类报告的估价基准日一般都与提交报告的时间或者估价工作期间的间隔在3个月以上。凡估价基准日不是实地查勘之日的，应当在“估价的前提条件和假设条件”中明确界定评估设定情况是否与实地查勘之日的状况一致，并提醒估价报告使用者注意区分。涉及地上附着物的，尤其是青苗、树木的，建议回避追述性评估，或在出具追述性评估报告时要求委托方或者利益相关人签字盖章认可地上物数量及质量、价值等情况并提供基准日的照片。抵押评估应回避出具预测性报告。 4、价格定义（4分）。重点审查：实际和假设的利用条件（用途）、实际和假设的开发程度、有效使用年限、价格类型（公允市场价格或抵押价格或清算价格或快速变现价格或拍卖底价或重置成本价或征收征用补偿价等）、估价基准日等。每少一项减1分，少4项以上者和设定条件明显不合理者均不得分。 特别说明：用途和开发程度的假设，应慎重考虑其可行性，应与估价目的相符合并且假设条件是有可能达到的，例如：现状为工业用地，委托方要求测算改变为商业服务业用地后的地价，如果该区域均规划为单纯的工业园区，就不可行；现状为生地，委托评估经过“七通一平”、3年后的地价，如果是在特别偏僻的地区，请慎重查阅政府有关市政投入的规划并判定其合理性。 5、估价结果（1分）。重点审查地价水平的合理性，土地单价的表现形式（尽可能分列楼面地价、地面单价等）、总地价、总价大写、币种等，要求列出估价结果一览表，评估标的位于境的商业服务业用地、公共管理与公共服务用地、住宅用地，建议明示楼面地价，这样将有助于评审专家判断地价结果的合理性。结果与专家判定的合理估价结果有15％以上的出入的，本项不得分；土地单价、总地价、总价大写、币种漏项者各减0.5分。需要特别说明的是，如果不是应用于年度报告质量评审，

第三次全国国土调查耕地资源质量分类数据库标准2020-11-17

数据库标准修改说明 在2020年10月15日下发版本基础上，做如下修改： 1. 删除表2中分类因素图层中【生物多样性】、【生物多样性】和表15生物多样性属性表。 2. 数据库标准要求，扩充分类单元图层是必须的，“三调”有这两类图斑的，必须有这个图层；没有的不需要建空图层。表2中扩充分类单元的约束条件修改为O（可选）。 3. 表5、表6、表9和表10，将“c-标准制”修改为“c-国际制”。 4. 表5、表6中①土壤重金属污染状况级别对应的字段代码由“TRZJSWRZKJB”修改为“TRZJSWRJB”，长度缩减为9个字符。②耕地二级地类GDEJDL，因在表6中增加了“即可恢复、工程恢复”类别，表5、表6的字段长度统一由原来的6位修改为8位。 5. 表6注15：种植属性为“即可恢复”的耕地二级地类填写“即可恢复”，“工程恢复”的填写“工程恢复”，耕地二级地类级别代码均填写小写字母k。修改为“种植属性为“即可恢复”的耕地二级地类填写“即可恢复”，种植属性为“工程恢复”的耕地二级地类填写“工程恢复”，级别代码分别选填表36中的对应代码。” 6. 修正表6 注15和表7注16的表述。表20中地类编码长度变为5。 7. 因有些省份收集到的污染数据是点位的，因此原【土壤重金属污染状况TRZJSWRZK】图层扩充为【土壤重金属污染状况图斑TRZJSWRTB】和【土壤重金属污染状况样点TRZJSWRYD】两个图

××/T ××××—×××× 层，两个图层的属性结构分别按照表15和表16描述。在表2中约束条件由M调整为C，表示仅需提供“土壤重金属污染状况图斑和土壤重金属污染状况样点”二者之一。 8. 表18中的【OUT丰度指数】修改为【Ace指数】。对应的字段代码【OUT_FDZS】也修改为【Ace_ZS】。 9. 关于耕地二级地类的编码，在表36中增加j-即可恢复和g-工程恢复分类。 10. Int只表示是整形数据类型，根据选定的数据库确定短整型和长整型的具体类型；float只表示浮点型数据，具体是单精度还是双精度应按选定数据库的字段类型自行设定。

第二次全国土地调查国家级数据库

第二次全国土地调查国家级数据库 及管理系统建设总体方案 第二次全国土地调查（以下简称“二次调查”）国家级数据库及管理系统建设是二次调查工作的一项重要内容。为保证二次调查国家级数据库及管理系统建设工作的顺利开展，特制定本方案。 一、目标任务 （一）目标 建设二次调查国家级数据库及管理系统，实现国家对二次调查成果的集中管理，借助于国土资源主干网和金土工程及“一张图”工程的支持，保证调查成果充分应用于国土资源管理日常业务，为土地资源宏观规划和管理决策，提供快速、准确、翔实基础数据，满足国家对县级土地调查数据管理和应用的迫切需求。建成长效的数据上报和快速更新机制，保持土地调查数据库的现势性，实现国家、省、市、县四级土地调查数据库的互联互通和同步更新，满足国民经济与社会发展对国土资源基础数据的广泛需求。 （二）任务 1．建设国家级土地调查数据库。

按照统一的标准和规范，以县为单位进行成果统一汇交和整合集成，对调查成果数据进行有效的组织和存储。在平面方向，保证各区域数据成为逻辑无缝的整体。在垂直方向，通过统一的空间坐标定位保证各类数据能够实现空间上的叠加和套合。在数据内容上，实现对土地调查的图形、属性、影像等空间数据及其他非空间数据的逻辑一体化管理。 2．数据库管理系统开发。 按照土地调查和软件开发的有关标准和程序，开展数据库管理的系统分析、系统设计、软件开发、测试运行等建设工作，开发具有数据输入输出、数据编辑、统计汇总、更新交换等功能完备的国家级土地调查数据库管理系统，满足国土资源日常应用需求。 3．长效的数据更新和上报机制建立。 开展土地调查数据上报及更新技术方法的研究，在试点示范的基础上，建立数据更新和上报的长效机制，开展国家级土地调查数据库更新，实现对变更信息的及时汇总统计，以及对数据库的及时更新维护，保证全国土地调查数据库成果的现势性。 二、原则与依据 （一）原则 1．统一标准。

第三次全国土地调查土地利用数据库标准 试行

土地利用数据库标准 （试行） 国务院第三次全国土地调查领导小组办公室 2018年3月

目次 1 范围 (1) 2 规范性引用文件 (1) 3 术语和定义 (1) 4 数据库内容和要素分类编码 (2) 5 数据库结构定义 (6) 6 数据交换文件命名规则 (25) 7 数据交换内容与格式 (28) 8 元数据 (28)

土地利用数据库标准 1 范围 本标准规定了土地利用数据库的内容、要素分类代码、空间要素分层、要素属性结构、数据交换格式和元数据等。 本标准适用于县级土地利用数据库建设与数据交换。 2 规范性引用文件 下列文件中对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 2260 中华人民共和国行政区划代码 GB/T 13923 基础地理信息要素分类与代码 GB/T 13989 国家基本比例尺地形图分幅和编号 GB/T 16820 地图学术语 GB/T 17798 地理空间数据交换格式 GB/T 19231 土地基本术语 GB/T 33469 耕地质量等级 CH/T 1007 基础地理信息数字产品元数据 TD/T 1014 全国土地调查技术规程 TD/T 1016 国土资源信息核心元数据标准 TD/T 1019 基本农田数据库标准 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。 3.1 要素 feature 真实世界现象的抽象。［ ISO 19101] 3.2 要素属性feature attribute 要素的性质。［ ISO 19109] 3.3 类 class 具有共同特性和关系的一组要素的集合。 3.4 对象object 具有明确定义的边界和封装状态与行为特征的实体。[GB/T 17798] 3.5 实体 entity 具有共同性质的对象类。[GB/T 17798]

土地利用现状数据库

XX市国土资源管理信息系统土地利用现状数据库 昆明云金地科技有限公司 2007年1月20日

项目名称：XX市国土资源管理信息系统文档日期：2007年01月20日 10:37 编写人员：张海龙、闫磊 修改历史： 文档备注：

前言 (5) 1 数据库字段数据字典描述 (5) 2 农村专用图形表 (6) 2.1 表索引 (6) 2.2 表结构 (6) 2.2. 1 影像图(dom) (6) 2.2. 2 宗地(NCR_Parcel) (7) 2.2. 3 注记属性表(NC_Annotate) (7) 2.2. 4 辅助层(NC_Asst) (8) 2.2. 5 行政区划属性表(NC_Canton) (9) 2.2. 6 行政界线属性表(NC_CanVerge) (10) 2.2. 7 等高线属性表(NC_Contour) (10) 2.2. 8 边框注记(NC_frame) (11) 2.2. 9 高程点属性表(NC_HgtPoint) (11) 2.2. 10 线状地物属性表(NC_Line) (12) 2.2. 11 图斑属性表(NC_Parcel) (13) 2.2. 12 权属界线拐点属性表(NC_RgtBLPot) (15) 2.2. 13 权属单位属性表(NC_RgtUnit) (16) 2.2. 14 权属界线属性表(NC_RightBL) (16) 2.2. 15 零星地类属性表(NC_Sporadic) (17) 2.2. 16 地类界面属性表(NC_TerrRgn) (17) 2.2. 17 地类界线属性表(NC_TerrTpBd) (18) 2.2. 18 植被符号(NC_VGT) (18) 3 公用表 (19) 3.1 表索引 (19) 3.2 表结构 (19) 3.2. 1 十字丝(S_cross) (19) 3.2. 2 网格(S_Grid) (20) 3.2. 3 接幅表(S_MapUn) (20) 3.2. 4 鹰眼窗口(TBL_EagleWindow) (21) 3.2. 5 要素表(TBL_Feature) (22) 3.2. 6 要素编码分级表(TBL_FeatureGrade) (22) 3.2. 7 图层元数据信息表(TBL_LayerMdInfo) (23) 3.2. 8 图层关系表(TBL_LayerRelation) (24) 3.2. 9 地图窗口表(TBL_MapWindow) (25) 3.2. 10 地图窗口图层关系表(TBL_MapWindowLayer) (25) 3.2. 11 比例尺字典表(TBL_Scale) (26) 3.2. 12 符号表(TBL_Symbol) (26) 3.2. 13 符号库(TBL_SymbolLib) (27) 3.2. 14 专题图(TBL_Thematic) (28) 3.2. 15 专题图符号化表(TBL_ThematicSymbol) (28) 4 农村地籍元数据表 (29) 4.1 表索引 (29)

江苏县土地利用总体规划数据库标准

江苏省县级土地利用总体规划 数据库标准 (修订稿) （2010年11月） 江苏省国土资源厅

目次 前言............................................................................. II 引言............................................................................. II 1 范围 (1) 2 规范性引用文件 (1) 3 术语和定义 (1) 4 数据库内容和要素分类编码 (2) 5 定位基础 (5) 6 数据库结构定义和要素分层 (5) 7 数据交换文件命名规则 (17) 8 数据交换内容与格式 (19) 9 元数据 (19) 附录 A （规范性附录）县级土地利用总体规划数据交换内容与格式 (19) 附录 B （规范性附录）土地规划用途分类及含义 (31)

前言 本标准的附录A为规范性附录。 本标准是在《TD/T 1027-2010 县级土地利用总体规划数据库标准》的基础上编制而成的。本标准由江苏省国土资源信息中心负责解释。

引言 为规范县级土地利用总体规划数据库建设，根据《中华人民共和国土地管理法》等法律、法规，依据《县级土地利用总体规划编制规程》等相关标准和规范，制定本标准。

江苏省县级土地利用总体规划数据库标准 1 范围 本标准规定了县级土地利用总体规划数据库的要素分类、要素编码、定位基础、数据结构、文件命名规则、数据交换格式和元数据等内容。 本标准适用于县级土地利用总体规划数据的数据库建设和数据交换，县级规划中的中心城区规划图形数据的数据库建设和数据交换按《乡（镇）土地利用总体规划数据库标准》执行。 2 规范性引用文件 下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 GB/T 2260 中华人民共和国行政区划代码 GB/T 10114 县级以下行政区划代码编制规则 GB/T 13923-2006 基础地理信息要素分类与代码 GB/T 13989 国家基本比例尺地形图分幅和编号 GB/T 16820 地图学术语 GB/T 17798-2007 地球空间数据交换格式 GB/T 19231 土地基本术语 GB/T 21010-2007 土地利用现状分类 TD/T 1014-2007 第二次全国土地调查技术规程 TD/T 1016-2003 国土资源信息核心元数据标准 TD/T 1016-2007 土地利用数据库标准 TD/T 1019-2009 基本农田数据库标准 TD/T 1021-2009 县级土地利用总体规划制图规范 TD/T 1024-2010 县级土地利用总体规划编制规程 TD/T 1028-2010 乡(镇)土地利用总体规划数据库标准 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。 3.1 要素 feature 现实世界现象的抽象。[GB/T 17798-2007 3.4 要素] 3.2 要素性质 feature attribute 要素的性质。[GB/T 17798-2007 3.5 要素性质] 3.3 类 class 具有共同特性和关系的要素集合。

MapGIS二次土地调查数据库

MapGIS二次土地调查数据库建库流程数据是整个库体的灵魂，而数据准备是整个建库工作中至关重要的一步。在农村土地建库中这几个文件是必须的：行政区，地类图斑，线状地物，代码表，接合图。 一、入库前数据准备 首先处理的数据是线（接边拼接后）：线的图层（行政界线，线状地物，地类界等），线的拓扑检查（悬挂，自相交，重叠等情况），线微短线检查(长度小于0.8mm) 注记：线状宽度；权属名称；图斑号地类码等。线检查无误后就可以合并线进行检查造区：行政区，地类图斑。通过建库系统下的工具：建立属性结构，根据文件赋属性等功能自动批量赋入一下属性。需要手工赋入的属性项如下： 行政区：行政区代码。 界址点：界址点号，界标类型，界址点类型。 线状地物：宽度，地类码，权属性质，扣除比例。 地类图斑：地类编码，权属性质，坐落代码，权属代码，扣除地类系数。 1、行政区属性结构 表1 行政区属性结构描述表（属性表名：XZQ）

2、行政区界线属性结构(见表6) 3、地类图斑属性结构(见表10)

二、建库 2.1影像管理 功能菜单如下： 2.1.1影像转入 主要是将TIF、JPEG、IMG等影像文件转为MSI影像文件，有如下对话框：

一、通过“转换数据类型”后面的“下拉列表”选择要转换的数据类型； 二、通过“添加文件”添加若干个要转换的文件，添加完毕后会在“转换文件列表”中列举出所选择的要转换的文件； 三、通过“目标文件目录”后面的按钮选择目标MSI文件的存放目录，如果不选择目标文件目录，则转换后的目标MSI文件会默认存放在和原文件同一个文件目录下； 四、点“转换”，执行影像转换，出现如下转换进度： 四、转换完毕后，会有如下操作成功的提示：

国土调查数据库标准修订完善情况的说明

附件2 国土调查数据库标准修订完善情况的说明 围绕三次调查近期技术要求相关变化，结合工作实践，第三次全国国土调查领导小组办公室组织开展了数据库标准的修订完善工作，形成了《国土调查数据库标准（试行修订稿）》，现将主要内容的修订情况说明如下： 一、根据最新调查要求调整和完善数据库标准情况 （一）根据路面单独调查和海岛调查的要求，调整如下 1.增加“路面范围”和“无居民海岛”两个单独图层，并增加了“无居民海岛利用现状分类代码表”。数据库中的单独图层见附表1。 2.“地类图斑”图层中增加“描述说明”和“海岛名称”字段。 （二）针对耕地调查与种植属性标注的要求，调整如下 1.地类图斑层中，种植属性字段增加“JKHF、即可恢复”、“GCHF、工程恢复”；图斑细化属性中增加“FQ、废弃”。 2.地类图斑层中，种植属性字段中去掉“GZ、耕种”、“YM、临时种植园木”、“LM、临时种植林木”、“LH、绿化草地”、“MC、临时种植牧草”、“KT、临时坑塘”、“GSYY、观赏园艺”和“SSLM、速生林木”；

3.地类图斑层中，耕地的种植属性增加“LS、种植粮食作物”、“FLS、种植非粮食作物”和“LYFL、粮与非粮轮作”。 图斑细化属性和种植属性的具体标注情况见附表2。 二、根据数据库建设实践优化调整数据库标准情况 （一）“土地权属区”调整为“村级调查区” 为进一步明确概念，原数据库标准中的“土地权属区”调整为“村级调查区”、“土地权属区界线”调整为“村级调查区界线”。“村级调查区”中不再设置“权属单位名称”、“权属单位代码”、“权利类型”及“权利性质”字段。权属信息可由地类图斑中的相关属性提取获得。 （二）优化部分要素的字段长度、值域和约束条件等属性信息 1.数字高程模型属性结构描述表、耕地等别属性结构描述表和重要项目用地属性结构描述表中的部分字段约束条件进行了调整。 2.按照精度要求和坐标值域范围，对涉及坐标的字段，将X坐标和Y坐标字段长度统一调整为12，小数位数3；Z 坐标字段长度统一调整为8，小数位数3。 3.要素属性结构描述中，部分属性表名或字段代码按照名称对应汉语拼音首字母进行了更新。 4.删除拆除未尽区属性表中“拆除未尽类型”字段。删除“权利类型代码表”和“权利性质代码表”。

土地估价方法及案例汇总

土地估价方法及案例汇总

收益还原法案例 一评估土地价格 案例1 某公司于2000年7月1日经政府出让取得一块商业用地，土地面积5000m2，土地出让年限为2000年7月1日至2040年6月30日，共40年。该公司在该地块上建成一栋钢筋混泥土结构商业楼，总建筑面积为15000 m2，于2001年7月1日竣工投入使用，该建筑物当时重置价格为1300元/ m2。现该物业由业主自行经营，经营状况正常，年经营收入6000万元，年销售成本及经营成本共4000万元，管理费、财务费用为年经营收入的6%，商品销售税及附加为销售收入的8.5%，经营利润为年经营收入的10%，若2005年7月1日同类型建筑物重置价值为1500元/ m2，房屋还原利率为8%，土地还原利率为6%，不考虑递增及物价因素，求该地块于2005年7月1日价值。 （注释：1该物业为自营物业，总费用中需扣除经营者利润；2总费用中扣除房屋年折旧的计算，由于土地终止日期2040年6月30日短于房屋经济寿命到期日（钢筋混凝土非生产用房经济寿命

为60年，本例房屋经济寿命到2061年6月30日止），故折旧年限到土地终止日2040年6月30日止，共39年） 解： ①年经营收入=6000万元 ②年须扣除总费用： 销售成本及经营成本=4000万元；管理费、财务费用=6000*6%=360万元； 商品销售税金及附加=6000*8.5%=510万元；房屋年折旧：折旧年限从2001年7月1日至2040年6月30日共39年 房屋重置价=1500*15000=2250万元；年折旧额=2250/39=57.69万元； 已折旧年限从2001年7月1日至2005年6月30日共4年。 ③房地产年纯收益=6000-5527.69=472.31万元 ④房屋年纯收益=房屋现值*房屋还原利率=（2250-57.69*4）*8%=161.54万元 ⑤土地年纯收益=472.31-161.54=310.77万元 ⑥该地块于2005年7月1日的价值：P=a/r 地*[1-1/(1+ r地)n]=(310.77/6%)*[1-1/(1+6%)35] =4505.62万元；土地单价=9011元/平方米。

土地估价方法之剩余法

土地估价方法之剩余法 1、剩余法的定义、特点及适用范围 2、剩余法的估价的程序与方法 第七章土地估价方法之三——剩余法 一、剩余法概述 1、剩余法的定义与原理 又称假设开发法、倒算法、残余法或余值法等。是指在估算开发完成后不动产正常交易价格的基础上，扣除建筑物建造费用和与建筑物建造、买卖有关费用后，以价格余额来确定估价对象土地价格的一种方法。 剩余法更深层的理论依据完全类似于地租原理，只不过地租是每年的租金剩余，剩余法是一次性的价格剩余，但计算原理是一致的。 剩余法还可以通过求取残余的纯收益后，再进行资本还原，求得房地价格。 除适用于土地估价外，剩余法还大量应用于房地产开发项目评价和投资决策，具体可应用于三个方面： （1）确定投资者获取待开发场地所能支付的最高价格 （2）确定具体开发项目的预期利润 （3）确定开发项目中的最高控制成本费用 2、剩余法的计算公式 基本公式： V = A – ( B + C ) V—购置开发场地的价格 A—总开发价值或开发完成后的不动产价值 B—开发成本 C—开发商合理利润 实际估价中常用的具体计算公式： 土地价格 = 房屋的预期售价 - 建筑总成本 - 利润 - 税收 - 利息 计算时还需要考虑各项费用的时间价值 3、剩余法的特点与适用范围 （1）剩余法估价的可靠性取决于三个正确确定：正确确定土地最佳利用方式，正确确定开发完成后的不动产售价，正确确定土地开发费用和正常利润等。 （2）剩余法估价的三个假设和限制条件：关键变量稳定、价格稳定、投入均匀 （3）剩余法的适用范围 A.待开发土地的估价 B.待拆迁改造的再开发房地产的估价 C.仅将土地或房产整理成可供直接利用的土地或房地产的估价 D.现有新旧房地产中地价的单独评估 二、剩余法估价的程序与方法 1、剩余法估价的基本程序 （1）查清待估宗地的基本情况； （2）确定土地的最佳开发利用方式； （3）估计开发完成后的不动产总价； （4）估计建筑费、专业费、利息、税费、租售费用和开发商应得利润等； （5）测算土地价格。 2、各道程序的内容与方法 （1）查清待估宗地的基本情况：土地位置、状况、利用要求、权利状况 （2）确定最佳的开发利用方式