大数据技术是时代发展背景下的一个重要产物，基于土地工程管理工作任务量重，工作难度大，如何应用现代化技术进行土地资源的智能化管理，就成为了相关管理部门现阶段研究的一大主要问题。
1.介绍大数据技术的基本特点
在土地工程中应用大数据技术之前，需要先了解该技术的基本特点，目的是科学发挥出技术的使用价值。
1.1信息化
大数据时代的一个重要标志就是我国科技信息技术水平的不断提升，人们可以利用信息技术完成对数据信息的整理和分类工作。与传统工作方式相比，该方式可以使数据处理速度变快，准确率也有所提高。同时，计算机技术可以找到数据之间的关联性，并且，新时期的物联网技术为人们的日常工作和学习都提供了极大的便利。
1.2智能化
大数据是指：数据资料量规模巨大，无法通过人脑甚至主流软件工具来分析处理的那些数据，大数据技术能够在合理时间内撷取、管理、处理、并整理数据，帮助人类完成经营决策。该技术的最大特点是可以实现智能化和自动化的数据处理工作，目前相关技术人员正在大力研究人工智能技术，希望利用智能设备来为人们减轻日常工作的压力。以农业经营工作为例，利用大数据技术，不仅可以实时关注天气变化情况，还可以分析土地的肥力，估算出最适宜种植的农作物品种，并给出种植建议。所以，土地管理部门开始研究在土地工程中应用大数据技术的方法。
2.土地工程中的大数据应用构想
物联网的发展为大数据在土地工程中的耕地管理、工程控制等方面的应用提供了可能。
2.1耕地能力分析
复垦耕地地域分散，地形多变，环境不同，因此多方位、网络化、快速高效的采集土壤、作物、气象等变量信息。进而预测灌水、施肥量成为复垦耕地管理中的重要工作。国内在农田空间信息快速采集技术领域，已经有了较丰富的理论基础和实践经验，成熟的仪器有TDR土壤水分测定仪、电导率测试仪、pH值测试仪等土壤特征指标感知仪器。利用土壤环境传感技术，将速测仪采集的土壤水分、二氧化碳浓度、土壤的温湿度、风速、降雨量等数据，通过嵌入式系统对信息进行智能处理。这可以确定土地的使用价值，分析在该区域进行农耕工作的可行性。从而为提升农作物产量，带动当地经济发展提供帮助和支持。
2.2产量的估算
土地复垦是为了保障作物高产稳产，运用3S技术可以精确计算出种植面积、掌握农作物生长形势、估计作物产量。遥感技术能够从人造卫星、飞机或者其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息，识别地球环境和资源。利用遥感技术监测作物的长势，包括作物的苗情、生长状况及其变化等影像数据，能够为田间管理工作提供及时信息，为早期估计产量提供依据，为可能出现的大规模粮食短缺或盈余情况预留时间采取措施。基于机器视觉、结构光扫描、超声波等声学方法的植物地面部分信息采集，也为作物估产提供了大量图像资料。
2.3土壤污染情况分析
重金属快速探测与遥感技术的发展，使得重金属污染评价智能化成为可能。LIBS技术在重金属元素检测方面表现优异，能够弥补一般光谱技术在重金属元素检测上的不足，美国洛斯阿拉莫国家实验室研制的土壤金属探测仪TRACER一次测量时间1min，最大深度可达60.95cm，探测数据最终通过网络汇集至大数据中心。由于地物波谱特性易受土壤成分、大气效应、植被等环境噪音的影响，通过强化波谱信息提取技术，提高遥感信息提取的准确性，大数据技术就能够对土壤进行智能化重金属污染评价。在确定了土壤污染情况后，可以根据具体问题来制定有效的防治方案，真正净化土壤环境，达到保护环境的目标。
2.4土地使用价值分析
利用大数据对土地工程能力进行评价，可以使工程规划、建设等决策行为更趋合理。基于GIS的土地工程评价可以收集资料数据，将其按照图形数据和属性数据分类录入大数据系统，以工程地质分区图、地质灾害分区图、土地工程能力系列图等图形数据和相应的属性数据作为数据库，在基础软件平台上进行二次开发，对其功能进行一定的扩充，得到土地工程能力信息系统。进而完成对各种空间、非空间地质数据和信息的输入、存储、查询、检索、分析，显示，为土地工程规划、管理和决策提供了依据。
3.在土地工程中应用大数据技术的注意事项
大数据技术虽然能够为土地工程管理、开发利用工作提供一定的帮助。但是，实际操作该技术时，还有一些需要关注的问题。
3.1设施
应用大数据技术需要引进相应的配套设施，包括计算机设备和一些监测温度、湿度的专用仪器。这就表示前期的投入成本比较高，管理部门应做好资金预算工作。并定期安排工作人员进行基础设施的维护工作，确保设备的正常运作，确保土地监测、分析技术的应用价值能够充分发挥出来。
3.2人才
使用大数据技术需要由专业的人才来完成，管理部门需要引进高新技术人才，并应当定期对人才进行集中培训。因为信息技术的更新速度快，相关设备的使用功能也在不断完善。技术人员需要不断学习新的知识，才能真正利用大数据技术完成对土地工程的管理及开发利用研究。
结语：大数据技术依靠计算机核心系统和相关配套设施，可以对土壤的温湿度、土壤肥力等进行分析。并可以根据环境气候和温度，判断该区域土地的最大用途。对于农业用地来说，还具备预估产量的能力，能够在一定程度上保障农业经济效益。同时，目前的土壤污染问题较为严重，在土地工程管理环节，利用大数据技术进行土壤污染评价，可以有针对性的制定污染防治对策，对改善土壤环境有着积极的促进作用。
参考文献：
[1]潘志鸣.土地工程中的大数据应用分析与解读[J].新农村（黑龙江）,2018,(9):27.
[2]古丽努尔·阿布力孜.土地工程中的大数据应用构想[J].数码设计（下）,2019,(8):244.