迈向智能土地管理系统：AI驱动方法的研究挑战、应用与前景

本文推荐研究人员针对传统土地管理系统(LASs)效率低下、数据管理不足的问题，开展人工智能(AI)在土地管理四大核心功能（权属、价值、利用、开发）中的应用研究。通过系统综述244篇文献，提出了AI驱动的智能土地管理系统(ILASs)概念框架和实施路线图，为土地管理从静态记录向动态响应转型提供了理论支撑和技术路径，对实现可持续土地治理具有重要意义。

　　

在全球快速城市化进程中，土地资源管理面临前所未有的挑战。传统土地管理系统(LASs)仍普遍依赖人工操作和僵化方法，导致效率低下和数据更新滞后。以印度为例，截至2017年仅有47%的土地变更记录反映实际所有权，而印尼约30%的地块仍未完成确权。这种状况不仅影响土地交易效率，更引发大量产权纠纷，在巴基斯坦甚至导致民事法庭积案严重。

为应对这些挑战，研究者开始探索人工智能(AI)在土地管理中的应用潜力。AI技术能够模拟人类智能的多个方面，包括推理(Reasoning)、学习(Learning)、认知(Cognition)和问题解决(Problem-solving)。特别是在地理空间科学领域，地理空间AI(GeoAI)的发展为土地管理带来了新的技术路径。然而，当前AI在土地管理中的应用仍呈现碎片化特征，缺乏系统性框架指导技术整合。

这项研究通过系统分析244篇相关文献，首次全面评估了AI在土地管理四大核心功能中的应用现状：土地权属(Tenure)、土地价值(Value)、土地利用(Use)和土地开发(Development)。研究发现机器学习(78.7%)和计算机视觉(34.4%)是应用最广泛的技术，而自然语言处理(NLP)仅占2.5%，显示该领域尚处早期发展阶段。

研究采用三阶段方法论框架：文献检索阶段通过Scopus数据库获取511篇文献，经筛选后保留244篇；内容分析阶段使用VOSviewer?等工具进行关键词共现分析；综合阶段提炼研究挑战和未来方向。关键技术包括文献计量分析、机器学习模型(如随机森林RF、支持向量机SVM)、深度学习架构(如卷积神经网络CNNs、长短期记忆网络LSTM)以及自然语言处理技术。

在土地权属功能方面，研究显示深度学习技术如U-Net架构的CNNs在提取地块边界方面准确率超过95%。例如Fetai等开发的模型通过分析无人机影像实现了农地边界自动识别。室内定位系统(IPS)结合LSTM网络还能实现三维产权边界划定，为复杂城市环境中的产权管理提供了新思路。

土地价值评估领域见证了从基于规则的专家系统向数据驱动模型的转变。研究表明极端梯度提升(XGBoost)等集成方法在房地产自动估值模型(AVM)中表现优异，能有效捕捉非线性的价格影响因素。针对数据稀疏问题，研究者提出使用变分自编码器(VAE)生成合成样本，解决了商业地产等低频交易物业的估值难题。

在土地利用规划中，多智能体系统(MAS)与博弈论的结合显著提升了决策模拟的真实性。如Ghavami等开发的模型能模拟不同利益相关者的谈判行为，其表现优于传统的多准则决策方法(MCDM)。深度学习与元胞自动机(CA)的整合也改善了城市增长预测，其中CNN-LSTM混合模型在捕捉时空依赖性方面表现出色。

土地开发功能的应用相对较少，但前景广阔。研究显示MLP网络能准确预测住宅区的日照时间分布，为规划审批提供科学依据。卷积神经网络在建筑足迹检测中的应用也取得进展，如Li等开发的FC-DenseNet模型通过时序数字表面模型(tDSMs)有效识别了违章建筑。

研究提出的概念框架创新性地将AI技术整合到土地信息基础设施(LII)中，形成智能土地信息基础设施(ILII)，进而支撑四大管理功能的智能化转型。四阶段实施路线图从数字化基础建设起步，逐步推进到模型持续优化，为各国土地管理现代化提供了可操作的路径。

这项发表在《Land Use Policy》的研究具有多重重要意义。理论上，首次建立了AI与土地管理功能的系统关联，填补了该领域研究空白。实践上，提出的框架指导各国分阶段实现土地管理智能化转型，特别有助于发展中国家加速土地确权进程。技术上，指出的NLP应用不足等问题为未来研究指明了方向。

研究也揭示了当前面临的挑战。数据质量方面，碎片化、非数字化的土地记录制约AI模型性能；法律层面，AI决策的合法性和责任认定尚不明确；伦理方面，算法偏见可能加剧土地权益分配不公。对此，研究者建议开发可解释AI(XAI)技术增强透明度，结合区块链确保数据安全，并制定领域专用的AI伦理准则。

未来研究可重点关注三个方向：自然语言交互技术提升多主体协作效率；基于多模态大语言模型(MLLM)的文档智能审核系统；融合三维空间分析的在线纠纷解决(ODR)机制。这些发展将推动土地管理从数字化向智能化跨越，最终实现联合国可持续发展目标(SDGs)中的可持续城市和社区建设目标。