土地矿产资源作为国民经济发展的重要基础，其开发利用强度持续上升，管理对象数量庞大、类型复杂、空间分布广泛，传统监管手段在时效性、覆盖面和精度等方面面临严重制约。近年来为提高监管效率和资源配置能力，各级自然资源主管部门陆续建设土地矿产资源管理系统，以实现业务数字化、数据集中化和流程规范化。随着监管需求日益向实时化和智能化转变，单纯依赖人工巡查与事后核查的模式难以满足高频次、动态变化下的管理需求，在系统中嵌入具备自动感知、智能识别、快速响应能力的预警机制，可实现资源监管的前移和风险控制的主动化。
　　一、智能预警机制在系统中的功能构成
　　（一）数据感知与汇聚。系统依托遥感卫星、无人机、地质监测设备及业务审批平台等多源数据渠道，构建覆盖地表变化、资源权属及审批状态的动态感知体系。遥感图像每7日至少更新一次以实现对图斑细微变动的持续跟踪，而且无需依赖人工巡查，平台内的数据标准化模块对接收信息进行统一坐标投影、属性匹配与时序编码，使多源数据具备时空统一性。
　　（二）风险判断与规则建模。预警机制核心由系统内置判别规则与参数模型构成可支持多种空间行为分析算法，以“审批范围与图斑重合度小于零点六”为非法利用预判阈值，结合行为特征与动态指标使得系统可快速识别未批先用、越界开采与非规划用地等违规行为。模型针对不同地类、开发强度与地区政策实现差异化参数设定，以提升判断针对性；规则库支持管理员自定义调整，便于动态适配监管政策变动与区域治理重点。
　　（三）预警分级与响应闭环。系统根据识别结果自动触发三级预警机制并依据属地管理权限下发任务指令，蓝色预警用于提示关注；黄色预警对应例行核查；红色预警则触发执法或强制措施，任务响应时间默认设定为30小时内完成以保证平台实时跟踪反馈状态。所有处置记录与影像结果同步归档并作为监督依据与模型迭代样本，构成系统内部闭环处理逻辑。预警结果与管理行为强关联，为形成统一标准与协同高效的土地矿产监管体系奠定基础。
　  二、系统中智能预警机制的技术实现路径
　　（一）遥感图斑变化识别在系统中的应用。系统通过数据接入服务模块对接多源遥感影像，影像文件在平台中统一存储至影像管理子系统，并在图像预处理模块中完成投影校正、几何配准和云雾剔除等标准化处理流程。变化识别由系统内置的图斑比对引擎完成，调用双期影像差分分析算法，并基于像元灰度变化和边界纹理特征提取变化区域生成矢量图斑数据，生成后的图斑对象自动上传至空间分析引擎，与基础地理信息数据库中的现状图层、矿权边界及用地红线进行叠加计算。系统采用批量处理机制使图斑识别任务支持按地区并行运行，借助定时触发器每日调用一次数据处理流程能实现无人值守的图斑动态监测，且所有识别结果写入业务数据库。
　　（二）基于人工智能模型的异常行为智能判别。系统部署的智能识别模块基于深度学习框架，每个图斑对象调用模型接口时传入图斑影像切片、地类编码及变化速率等参数，系统对其进行行为特征分类和风险概率计算。模型采用多层卷积神经网络结构，在GPU资源池中运行推理任务，输出图斑的行为标签（如非法开采、建设用地扩张等）与风险置信度，平台支持多模型并存和动态切换来适配不同地区监管需求。判断结果提交至空间规则引擎，系统再根据图斑与审批红线的空间位置关系、矿权编码匹配结果、审批时效状态，执行逻辑校验形成最终的异常标识。系统设定的图斑异常行为触发置信度阈值为0.82，低于该值的图斑不进入任务生成流程，仅记录归档以确保预警的精准性与可控性。
　　（三）自动化预警推送与闭环响应流程。系统的任务调度服务负责将已识别的异常图斑转化为预警任务，根据图斑所处行政编码匹配到责任单位，并将任务推送至对应账号的业务工作台，每个任务包含图斑位置图、行为标签、判断说明以及处理时限等字段；任务状态实时在数据库中更新，平台前端调用接口进行状态展示和统计。系统集成图斑反馈模块，支持现场核查图像、文字和坐标点上传，让系统自动比对图斑边界与反馈坐标的一致性，并依据处置结果更新任务状态为“已核查”“驳回”“已立案”等；任务执行完成后处置信息写入数据回流接口，自动同步至模型训练样本库用于后续模型微调和行为判别策略优化。
　　三、结语
　　土地矿产资源管理系统中的智能预警机制以遥感图斑识别、人工智能判别与自动化任务响应为核心构建了感知、判断及处置一体化的技术链条，系统内各模块通过规则建模、空间分析与数据闭环实现对异常行为的高效识别与动态管控，显著提升了监管响应速度与识别精度，并且具备适应多区域、多尺度资源监管场景的能力，预期将在自然资源治理数字化、智能化演进中发挥基础性支撑作用。
　　作者单位：南京国图信息产业有限公司呼和浩特分公司