本文面向国家建设用地审批中历史地类追溯需求，提出一种耦合点线面融合与属性—图形变化检测的土地利用地类高效追溯方法。该方法针对 2009—2018 年土地利用调查数据中面状图斑、线状地物和零星地物并存，以及全国尺度 TB 级数据计算压力大的问题，构建点线面并行追溯时空数据模型、属性优先的变化检测算法和基于 Spark 的分布式计算服务，实现了高精度、高效率、可业务化运行的地类追溯。
第三次全国国土调查完成后，建设用地审批需要判断项目地块在历史年度中的土地利用类型。若追溯为耕地，则需严格落实耕地占补平衡。因此，如何在全国尺度、长时序、多图层土地调查数据上实现高效精确追溯，成为自然资源管理中的重要技术问题。
建设项目审批涉及无合法手续地块的历史地类核查，结果直接影响耕地占补平衡、用地合规性判断和自然资源监管。
2009—2018 年土地利用数据由地类图斑、线状地物和零星地物共同表达，不能简单等同为单一面状图层。
全量构面法预处理成本高、易产生碎图斑，且单机空间叠加难以支撑全国 TB 级数据和高并发业务请求。
论文从数据模型、变化检测和计算架构三个层面协同优化：既保留原始调查数据逻辑，又减少不必要的空间运算，并利用分布式环境提升全国尺度分析效率。
对地类图斑、线状地物和零星地物进行一体化管理。追溯过程从 2018 年逐年向前推至 2009 年，在线状地物和零星地物图斑化基础上重建空间扣减关系，并赋予唯一对象编码。
以要素标识码、地类编码、地类面积等核心属性为稳定判断依据。若属性一致，则判定图形未变并直接继承上一年度结果；若属性变化，才执行空间叠加、面积重算和变更行为记录。
构建任务调度层、分布式计算层和数据存储层，将叠加分析、缓冲区分析、擦除分析等封装为分布式空间算子，支持全国尺度多项目并发追溯。
对任一追溯年份 t，模型可概括为：利用年份 t 的原始点、线、面数据，与 t+1 年追溯结果的几何信息进行重构，完成打散、空间关联、属性继承和对象编码。
研究在中国 31 个省份范围内抽取 10 个典型建设项目进行验证，项目类型涵盖交通、水利和能源等。结果显示，该方法在效率和精度两方面均显著优于传统全量构面方法。
本文不仅提出了土地利用地类追溯算法，也展示了自然资源业务系统中地理信息技术工程化落地的典型路径：尊重原始调查数据结构，减少不必要计算，并将算法部署到可扩展的分布式架构中。
点线面并行时空模型完整保留了原始土地调查逻辑，避免全量构面带来的数据膨胀、碎图斑和面积精度损失。
属性优先的变化检测策略显著减少空间叠加运算，将地类追溯从全量计算转变为变化驱动计算。
分布式高性能分析服务能够支撑国家级建设用地审批，为耕地保护和国土空间治理提供技术保障。