《总体方案》中对于自然资源“一张图”的建设提出了明确的要求：提升自然资源和国土空间变化态势感知能力，持续完善自然资源数据资源，深入推进数据汇聚、治理与融合，创新数据开放共享挖掘模式，构建全域全周期数据要素体系，支撑国土空间基础信息平台运转和业务场景应用。

《总体方案》在数据治理的实现方法和路径层面首次提出了要构建国土空间信息模型（TIM）。其内涵是面向国土空间治理的全域、全要素、全流程、全周期，以GIS、物联感知、知识图谱等技术为基础，整合集成各类数据成果和数据产品，对自然资源要素和人工要素进行时空信息模型构建，形成三维数字孪生的国土空间信息有机综合体。

具体实现上，《总体方案》明确提出构建数据融合工具以及数据实体间跨业务、跨主题、跨系统的关联关系，丰富数据实体的自然、社会、经济、生态内涵，支持形成新的属性集与数据实体。

全信息指的是既要收集获取自然资源本底要素信息，也要获得各类空间活动信息，能全面获得并反映国土空间的静态和动态状况。实体化是指对各类信息进行抽象，聚类成具有同类特征的对象，反映在数据层面就是各类数据实体和基本属性。强联结是指能准确识别和反映实体间的时间、空间和业务关系，既能反映现实情况，又能推导未来变化趋势。

在TIM模型建设要求的驱动下，“一张图”数据融合治理应围绕三大关键点开展：

01

应聚尽聚，构建全要素的数据底板

做到“全信息”数据要素获取与汇集，是数据治理融合的必备条件。全要素的数据底板建设，应以构建全域、全周期的自然资源数据要素体系为牵引，建立自然资源“一张图”数据资源目录，并按照“一数一源一标准”的原则，对自然资源现状、规划、管理等自然资源本底数据，以及基于国土空间的各类经济社会、人口、法人等数据进行全面汇聚，形成覆盖国土空间全域全过程、地上地下一体、二维三维一体、动态静态一体的数字化底板。

图1 数据汇聚

02

业务牵引，构建实体化的数据模型

开展“实体化”数据对象识别与建模，是数据治理融合的关键支撑。实体化的数据模型建设，应从业务管理逻辑出发，围绕山水林田湖草等物理对象，以及指标、档案、证照等业务对象，通过业务对象识别、业务关系分析，梳理抽象出各类业务场景中涉及的业务对象并理清业务对象之间的关系；

通过数据流分析、数据实体识别、数据实体关系分析、数据实体属性定义等，从数据视角梳理并抽象出数据管理逻辑；

基于业务对象分析和数据实体分析成果，构建国土空间管理的概念模型、逻辑模型、物理模型，形成满足全域全过程自然资源数据要素一体化管理的数据模型。

图2 数据建模

03

智能融合，构建强联结的数据图谱

用好“强联结”数据关联与融合技术，是数据治理融合的有效手段。强联结的数据图谱建设，应基于全要素的数据底板和实体化的数据模型，利用链式数据抽取、知识图谱创建、阶段对象赋码、数据画像建模等技术手段，从时间关联、空间关联、业务关联等维度，实现多来源、多模态数据的动态汇聚与智能关联，形成以全要素数据底板为基础、以实体化数据模型为核心的相互关联融合的数据图谱。

此外，为了保障“一张图”数据融合治理的自动化、持续更新能力，还应围绕数据融合治理的关键点，建立配套的数据融合治理工具以及运行管理机制，通过常态化的主数据治理、元数据治理、数据标准治理、数据质量治理、数据安全治理等，动态支撑数据融合治理全过程，保障数据常用常新。

图3 自然资源数据治理工具

综上所述，自然资源“一张图”数据融合治理是一项系统性工程，涉及业务分析、数据工程、工具开发及机制建设等多方面，需要立足自然资源数字化能力提升的总体目标进行统筹谋划、协同推进，提升数据质量、深化数据融合、深挖数据价值，为自然资源数字化治理能力提升提供强有力的数据基础，推动从数据资源管理到数据资产运营的转型升级。

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