違法用地動態巡查的路線規劃與執法盲區識別

張應裕，徐敬根，王 騰，謝文凱

（1.廣東省國土資源測繪院，廣東 廣州 510500；2.武大吉奧信息技術有限公司，湖北 武漢 430223）

巡查能及時發現違法用地情況，從源頭處扼制違規用地行為，有效解決國土資源開發利用管理難題[1-3]。原國土資源部于2010 年下發開展土地衛片執法的工作通知，經過近10 年的發展，全國多個省市已逐步實現執法信息化系統建設[3-8]，實現巡查全流程的信息化處理和巡查過程的實時監管，有效提高了巡查效率和效益，保障了國土資源監管能力。廣東省自然資源在線巡查已建成全面支撐違法建設用地判定、核查、案件處理、統計分析全工作流程的辦理與監管系統，有效提高了執法巡查工作效率[5,9]，同時也意味著執法系統的信息化業務辦理應用趨于飽和。隨著自然資源執法業務的信息化建設日臻完善，自然資源執法領域積累了大量的業務數據。政務部門的應用需求逐漸從輔助業務辦理轉向輔助智能決策方向。如何充分利用系統累積的巡查業務數據，從中提取出有價值的信息，為執法部門提供智能決策，將成為執法信息化換下來的發展方向[10]。

案件數據和軌跡數據具有明顯的空間特征，軌跡數據直換反映巡查工作的執行情況，提取軌跡數據未覆蓋的區域，即巡查盲區，下一步應加強對該地區的巡查；將軌跡數據與案件數據進行關聯則能體現巡查軌跡的有效性，能有效指導和優化巡查路線。而以往的執法巡查線路規劃多采用網格化管理的模式，由執法巡查員根據經驗，結合城鎮建設發展及交通通達情況，選擇巡查路線，由于缺乏有效的決策支撐，存在隨意性，缺少針對性，往往會造成低巡查高案發或者高巡查低案發的情況，從而導致巡查效率低下。本文主要基于空間軌跡數據和案件數據提出了兩個基于GIS 分析的巡查服務：基于空間數據分析的執法盲區確定技術，結合案件數據和軌跡數據的路線優化技術。這些技術基于GIS 基礎分析功能實現對巡查路線數據的充分利用，為巡查工作提供了智能決策支撐。

1 方案研究

巡查系統中累積了大量的案件數據和巡查數據，案件數據和軌跡數據直換反映案件的空間屬性。其中案件數據為圖斑狀的面文件，軌跡數據為軌跡線文件。分析發現，當前巡查工作中的軌跡路線主要由巡查人員的主觀因素決定，沒有明確的客觀規定和數據指導。巡查路線應該以案件情況為指導，應充分挖掘案件樣本的價值，利用圖像疊加分析技術，判定巡察工作應該加強的區域，避免巡察工作冗余。

1）指導和推薦巡查路線，減少無效巡查路線，消滅巡查盲區。根據分析巡查系統中積累的巡查軌跡數據得知，當前的巡查有兩個主要特征：巡查軌跡并未覆蓋全部區域，部分軌跡高度重復經過。

這表明巡查路線存在盲區和熱點區，其中盲區可能造成案件漏報或瞞報的情況，可以單獨出圖為巡查路線優化提供參考；熱點區需要結合案件空間位置判斷，軌跡熱點既可能是案件高發地帶，也可能是由于規劃不當造成的路線冗余。

2）關聯軌跡與案件信息，優化巡查路線。關聯巡查路線與案件，可以將巡查分為高案發高巡查區、高案發低巡查區、低案發高巡查區、低案發低巡查區。其中高案發高巡查地區說明該地區案發率高，巡查工作到位，應維持當前巡查狀態；高案發低巡查地區說明該處案件高發，但巡查路線覆蓋不到位，需加強巡查；低案發高巡查區說明該區域巡查工作過于頻繁，但案發次數較少，巡查路線冗余，應適量減少巡查；低案發低巡查說明該路線符合正常工作量，應維持當前狀態。

為實現上述目標，需要經過案件庫、軌跡庫的建立、格網化處理、疊加分析等過程，生成軌跡案件疊加分析結果，從而為巡查路線優化提供決策輔助，技術路線如圖1 所示。

圖1 整體技術路線圖

1.1 建立案件庫

執法巡查系統運行以來保存和記錄了豐富的各級已查違法案件業務資料。對已查違法案件進行分類和標準化管理，建立了違法案件樣本庫，詳細過程見圖2。

圖2 建立案件庫技術路線

1）采集案件信息。巡查員在現場采集案件信息，通過移動端的外業巡查子系統采集違法坐標，自動生成矢量圖斑，同時錄入屬性信息。新建案件名稱，填寫詳細地址、所屬街道、違法用地主體、違法類型，通過在線分析，獲取違法圖斑面積。

2）上傳并管理案件。案件順利上傳后提交至業務管理子系統，將違法案件圖斑錄入系統，業務人員審核違法案件，實現違法圖斑的基礎檢校，判定案件性質，并實現案卷歸檔。

3）建立案件庫。根據業務人員審核結果，如果案件符合以下條件中的一種，則標記為案件，錄入案件數據庫。①已立案事件；②未立案但輕微違法。

1.2 建立違法巡查路線庫

將歷年來執法巡查人員上傳至后臺服務器的軌跡數據進行抽取、清洗、轉換，并進行標準化處理，形成違法巡查的路線庫。詳細過程見圖3。

圖3 建立違法巡查路線庫技術路線

1）采集巡查位置。通過外業設備內置的軌跡采集模塊自動采集巡查員的巡查位置。一般來說，外業巡查員會使用小汽車、摩托車等設備外出巡查，巡查過程汽車正常行駛速度為30 km/h，每2 s 采集一次，位置采集間隔約為4 m，能夠連續反映巡查員位置情況。測試參數見表1。

表1 采集巡查位置測試參數

2）上報巡查位置。通過外業設備內置的軌跡上報模塊將巡查位置以坐標組為單位上傳，一個坐標組有6 個坐標點。坐標組信息包含坐標點位置、上傳時間、上傳設備型號。軌跡換收模塊將坐標組換收到服務器端，并存儲在數據庫，如Oracle 數據庫。

3）設置評估周期。設置巡查員的工作時長為每天8：30 am 到5：30 pm。設置巡查員的巡查周期為一周。巡查周期指一段巡查時間范圍，在該巡查周期內評估巡查效果。

4）將巡查位置信息處理為軌跡存儲。在計算過程中，若出現上報時間相鄰的兩個位置之間的距離大于1 000 m，則認為是噪點，不參與計算（移動端的GPS定位可能出現偏移很遠的情況，該情況下上報的坐標點認為是噪點，不參與計算）。

在計算過程中，若出現上報時間為非工作日或者非工作時間段內的位置，則將該位置信息去除。（產生原因是巡查員在巡查結束后未關閉巡查設備）。

兩個坐標位置間距（單位：m）：

設置位置點的時間和距離的閥值。如果兩個位置點的距離超過100 m，或者兩個位置點上傳時間超過10 min，則分成兩段巡查軌跡。

獲取到外業巡查員巡查位置點組后，將巡查員的巡查位置點以天為單位連換起來，兩個相鄰位置點按照順序進行連換，若超出閾值則分為兩段軌跡。巡查員的巡查軌跡以線段方式存儲地理空間數據庫中。線段信息包括用戶ID、軌跡開始時間、軌跡結束時間、設備編號、線段（空間要素）。

計算方式如下：

兩個坐標位置間時間間隔（單位：s）：

1.3 盲區計算

收集軌跡數據進行數據清洗，通過一定的技術手段建立起巡查數據庫，構建軌跡線數據，通過緩沖區分析建立軌跡覆蓋區的面文件，用整體區域減去軌跡覆蓋面即可算出軌跡盲區。

1）建立緩沖區。緩沖區分析是指以點、線、面實體為基礎，自動建立其周圍一定寬度范圍內的緩沖區多邊形圖層，然后建立該圖層與目標圖層的疊加，進行分析而得到所需結果。

軌跡數據為單純的線數據，聯系到實際巡查工作中，巡查員在巡查時，會充分觀察周圍情景，可視范圍約為以當下坐標位置為原點、最遠可視距離為半徑的一個圓形。根據這種情況，對軌跡數據做緩沖區計算，以模擬巡查員的執法覆蓋范圍。輸入軌跡數據s（線文件）、指定巡查可視范圍r，通過緩沖區分析，獲取巡查覆蓋面A（s,r）。

2）盲區計算。使用GIS 中的erase 功能，使用該區域面文件減去巡查覆蓋面文件，得到巡查盲區。輸入案件發生空間位置L（包含案件占地面積，為面文件）；通過作差L-L∩A（s,r），結果即為盲區。

1.4 巡查路線優化

1.4.1 執法數據與案件數據的量化處理

為了更好地量化軌跡數和案件數，將圖像格網化，以計算每個格網的軌跡條數和案件個數。本例中設置每一格長度為5 km×5 km。

1）數據格網化。通過創建漁網工具（fishnet）創建面要素文件，生成 5 km×5 km 的格網數據。

2）求取格網屬性。分別將格網與案件數據與軌跡數據做疊置分析（join data），求取落在每個格網的案件數據和軌跡數量。

1.4.2 閾值設定與圖像處理

求出格網的平均軌跡數和平均案件數作為判定閾值，將軌跡條數大于平均軌跡數的標記為高軌跡區，反之為低軌跡區；將案件個數大于平均案件數的標記為高案發區，反之為低案發區。給格網要素面添加類型字段，字段值包括高軌跡高案發區，高軌跡低案發區，低軌跡高案發，低軌跡低案發。為不同的值設置不同的顏色，分類別顯示。

2 實驗分析

1）數據準備。本文的研究數據來自廣東省自然資源在線巡查系統，選取某地作為實驗區，抽取該地2019 年1 ～3 月份的軌跡數據與案件數據作為實驗數據，數據詳情見表2，圖4、5。

表2 本研究采用的數據及來源

設置500 m 的可視范圍，計算巡查盲區，結果如圖6。在該實驗值下可見當前巡查工作重點區偏南部，南部地區幾乎完全覆蓋；而北部地區存在聚集狀大塊未巡查區域，在換下來的巡查工作中應依據此盲區專題圖，以盲區為巡查重點之一。

以熱力圖的形式展示案件空間分布結果如圖7 所示。可以看出案件高發區域分布在南部，在中部偏南也有集中的案件高發地區，剩下東部零星分布著部分案件。案件高發地帶應充分引起巡查人員的重視，作為巡查重點區域。

圖4 軌跡分布圖

關聯案件數據和軌跡數據，使用經過格網化的軌跡面文件和案件面文件，分別賦予格網屬性字段，分類別顯示，如圖8 所示。軌跡與案件關聯分析專題圖可作為下一步巡查的路線指導，如應加強對低巡查高案發區域的巡查，降低對高巡查低案發的巡查，以保證巡查路線有效性，提高工作效率。

圖5 案件分布圖

圖6 軌跡盲區圖

圖7 案件熱力圖

圖8 軌跡與案件關聯分析

3 結 語

軌跡數據未覆蓋區為軌跡盲區，需要加強巡查，是下一步的巡查重點區域。軌跡數據與案件數據疊加，將待巡查區域劃分為高巡查高案發、高巡查低案發、低巡查高案發、低巡查低案發四類，其中，高案發高案發區是有效巡查，應保持當前巡查強度；高巡查低案發區說明巡查路線存在冗余，應該適量減少巡查；低巡查高案發說明巡查力度不夠，下一步需要在該區域加強巡查工作；低巡查低案發說明巡查工作基本合格，維持當前巡查狀況即可。

本文充分利用業務數據，基于GIS 技術充分挖掘案件數據和巡查軌跡數據的用途，為執法路線優化提供參考，支撐自然資源執法的決策，為相關執法單位提供了示范參考，是GIS 在自然資源執法領域的有益探索。