阿力木江·吐斯依提，朱秀芳，努爾麥麥提·艾爾肯

（1. 新疆農(nóng)業(yè)大學管理學院，新疆·烏魯木齊 830052；2. 北京師范大學地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室，北京 100875；3. 北京師范大學資源學院，北京 100875；4. 新疆農(nóng)業(yè)大學草業(yè)與環(huán)境科學學院，新疆·烏魯木齊 830052）

基于時序歸一化植被指數(shù)的撂荒地調(diào)查研究

阿力木江·吐斯依提1，朱秀芳2,3*，努爾麥麥提·艾爾肯4

（1. 新疆農(nóng)業(yè)大學管理學院，新疆·烏魯木齊 830052；2. 北京師范大學地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室，北京 100875；3. 北京師范大學資源學院，北京 100875；4. 新疆農(nóng)業(yè)大學草業(yè)與環(huán)境科學學院，新疆·烏魯木齊 830052）

撂荒地的調(diào)查研究對國家糧食安全戰(zhàn)略、區(qū)域土地資源的合理利用和生態(tài)環(huán)境的改善有重要意義。本文基于Modis/Terra2000-2015年的NDVI影像，結(jié)合2000和2010年土地利用現(xiàn)狀圖，通過典型地物時間序列曲線的變化，分析了山東省自2000年起耕地范圍內(nèi)NDVI光譜曲線的變化，對耕地撂荒進行調(diào)查研究。結(jié)果表明：利用NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品的光譜曲線組成時間序列，能夠識別出耕地撂荒等演替變化，而且能夠識別出開始撂荒的時間和撂荒持續(xù)的時間，具有可行性。

土地利用；撂荒地；遙感；歸一化植被指數(shù)(NDVI)；時間序列

目前在經(jīng)濟效益的驅(qū)使下，我國農(nóng)村經(jīng)濟、經(jīng)營行為呈現(xiàn)出多元化、多樣化，在此背景下，糧食生產(chǎn)效率低下，許多農(nóng)村出現(xiàn)了耕地撂荒的現(xiàn)象[1]。耕地撂荒嚴重影響了我國的糧食產(chǎn)量，成為中國近年來耕地利用過程中出現(xiàn)的又一重大問題。撂荒地的調(diào)查研究對國家糧食安全戰(zhàn)略、區(qū)域土地資源的合理利用和生態(tài)環(huán)境的改善有著重要意義[2]。

有關(guān)學者研究認為，中國耕地撂荒問題自20世紀80年代以來反復出現(xiàn)，比較大的土地拋荒有三次：第一次出現(xiàn)在80年代中后期；第二次出現(xiàn)在1992年前后；第三次始于1997年，至今尚未結(jié)束[3]。

目前國內(nèi)學者從不同角度對土地撂荒進行了研究：譚術(shù)魁通過大量的統(tǒng)計資料和調(diào)研數(shù)據(jù)，總結(jié)了農(nóng)民撂荒耕地的原因[4]；通過指標演繹法確定用于描述耕地撂荒程度的指標，劃分撂荒耕地的可持續(xù)利用模式[5]；唐代盛等運用制度分析方法揭示了土地撂荒原因，并提出以制度創(chuàng)新等方法遏制撂荒現(xiàn)象的對策[6]；李贊紅以重慶市12個典型村為例，在農(nóng)戶類型劃分的基礎(chǔ)上，定量分析了不同類型農(nóng)戶撂荒的影響因素[7]。但在調(diào)查方法、研究范圍、時效性等方面還存在不足。遙感技術(shù)具有獲取數(shù)據(jù)范圍廣、時效快、成本低等特點，可以解決目前撂荒調(diào)查中存在的問題，然而有關(guān)利用遙感技術(shù)進行撂荒地識別研究還鮮有報道。

本文利用遙感的方法，選取沿海糧食大省山東為研究區(qū)域，利用NDVI時間序列來分析省級區(qū)域范圍的耕地演替的變化特征，開展撂荒地調(diào)查，以便為區(qū)域資源合理利用和生態(tài)環(huán)境的改善提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

山東省位于中國東部沿海，總面積15.8萬km2。中部為魯中南山地丘陵區(qū)，西部、北部是黃河沖積而成的魯西北平原區(qū)。生物資源豐富，農(nóng)產(chǎn)品種類繁多，糧食作物產(chǎn)量較大，是全國糧食和經(jīng)濟作物重點地區(qū)[8]。近年來隨著城市化的加速、農(nóng)村人口涌入城市務(wù)工經(jīng)商，出現(xiàn)了大量的撂荒現(xiàn)象,嚴重影響到山東省的糧食產(chǎn)量。因此對撂荒地的調(diào)查研究，采取必要措施提出耕地保護對策，整治土地撂荒，成為研究區(qū)土地資源合理利用的關(guān)鍵要素之一。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

（1）數(shù)據(jù)來源

本文采用的遙感數(shù)據(jù)包括Goddard Space Flight Center的Modis/Terra（上午星）2000年11月30日-2015年12月31日共15年的13Q1數(shù)據(jù)產(chǎn)品，該數(shù)據(jù)時間間隔為16d，影像空間分辨率為250m×250m；中科院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心的2000和2010年山東省土地利用現(xiàn)狀圖，影像空間分辨率為30m×30m。

（2）預處理

借助ENVI/IDL對2000-2015年的Modis/Terra 13Q1數(shù)據(jù)，進行影像格式轉(zhuǎn)換、投影轉(zhuǎn)換、圖層疊加、拼接等批量處理。為了從原始圖像中篩選有助于撂荒信息提取的波段，對影像進行了去噪處理。去噪時，為達到既能去除噪聲又能保持原數(shù)據(jù)的本身特征，借助以往研究結(jié)論[9～12]，采用Savitzky-Golay濾波(以下簡稱S-G濾波)去噪方法，其效果較為理想(圖1)。

圖1 NDVI影像S-G濾波前后波譜曲線對比（2000年為例）Fig.1 Comparison curves of NDVI images' S-G flter (in 2000)

2 研究方法

歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetation index，NDVI）是表征地表植被特征的重要指標[13,14]。研究者可以利用時間序列NDVI光譜曲線的變化，通過與采樣典型地物的波譜曲線特征作比較，實現(xiàn)反演特定空間內(nèi)地物演替變化的過程，亦可識別出撂荒地[15,16]。

2.1 技術(shù)流程

本文撂荒地的識別基本流程如圖2所示：從研究區(qū)2000年土地利用現(xiàn)狀圖中提取耕地信息，對2000-2015年的NDVI影像進行掩膜處理，得出研究區(qū)耕地范圍內(nèi)的NDVI影像數(shù)據(jù)，并對其進行去噪等處理。利用處理之后的影像，借助2010年的土地利用分類圖對典型地物進行重采樣，得出典型地物的波譜曲線及其NDVI數(shù)值范圍。繪制出原先耕地15年的NDVI時間序列曲線，對曲線進行特征分析，再經(jīng)過與典型地物波譜曲線和數(shù)值進行比較，從而識別撂荒地。

圖2 技術(shù)流程圖Fig.2 The technique fow chart

2.2 典型地物波譜曲線

借助2010年土地分類影像的提取出各個典型地物的矢量文件，借用矢量文件的空間位置獲得NDVI影像典型地物的平均光譜曲線（圖3），分析曲線特征，為確立判斷準則提供依據(jù)。

3 結(jié)果分析

基于上述提取的典型地物平均波譜曲線分析得出，耕地的NDVI波譜曲線特征為取值范圍在0.1～0.6，有明顯雙峰；林地與草地的取值范圍在0.1～0.7，存在單個波峰，且峰值相對較高；建筑用地的取值范圍是-0.1～0.4，存在單個波峰，且峰值相對較低；撂荒地的取值范圍0.1～0.6，存在單個波峰，其峰值比草地和林地低，但比建筑用地高。

圖3 典型地物平均波譜曲線Fig.3 Average spectral curves of typical ground object

根據(jù)這些特點，選擇以下特征與閾值為判斷依據(jù)：如峰值呈雙峰，則判斷為耕地；如為單峰，當光譜曲線均值的MAXmean＜0.4，則為建筑用地；若光譜曲線均值MAXmean≥0.6，則為林地或草地；若光譜曲線均值為0.4～0.6，則為撂荒地。

圖4 采樣點NDVI時間序列曲線圖Fig.4 Time series VDVI curves of samples

通過再次采樣，得出圖4所示的地物類型，其中耕地(圖4a)、林地或草地(圖4b)、建筑用地(圖4c)、以及撂荒地(圖4d)基本與2010年典型地物采樣的結(jié)果一致，只是單個峰值有微小的波動變化。其中圖4c中的建筑用地出現(xiàn)NDVI值的變化或許是由于采樣點并非純像元，可能含有零星植被的混合像元所致。圖4e在2000-2003年波譜曲線明顯有耕地的特征，2003-2006波譜曲線表現(xiàn)出林地或草地的特征曲線，2006-2016這十年間，波譜曲線表現(xiàn)出撂荒地的特征，這一持續(xù)時間超過撂荒定義的1年，故此采樣點2000-2003為耕地，2003-2006為草地或者林地，2006-2016年為撂荒地的演替。

4 結(jié)論與討論

本文利用遙感的方法，選取東南沿海糧食大省——山東省為研究區(qū)域，主要利用2000-2015年NDVI影像的時間序列特征，分析大中尺度的耕地撂荒的調(diào)查，并嘗試確定耕地演替為撂荒地等其它地類時的時間點，研究得出利用Modis/Terra的NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品組成時間序列，能夠識別出耕地撂荒等演替變化，而且能夠識別出開始撂荒的時間和撂荒持續(xù)的時間，具有可行性。

在本次研究中發(fā)現(xiàn)也有值得探討的地方:

（1）本文通過中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心提供的土地利用分類圖做掩摸，提取地物信息，若采用其它分類數(shù)據(jù)，或者換用非求各地類均值的方法，各種典型地類波譜曲線取值范圍可能會有不同的結(jié)果。

（2）在推廣到其它區(qū)域時，由于研究區(qū)的物候物種等方面的差異，會影響到所該方法判斷準則的應(yīng)用，需要結(jié)合研究區(qū)的實際情況，對判斷準則做出適當?shù)母淖儭?/p>

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Studying abandoned farmland using temporal NDVI data

Alimujiang·Tusiyiti1, ZHU Xiu-Fang2,3, Nuermaimaiti·Aierken4
(1. College of Management, Xinjiang Agricultural University, Xinjiang Urumqi 830052, China; 2. State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China; 3. College of Resources Science & Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China; 4. College of Prataculture and Environment Science, Xinjiang Agricultural University, Xinjiang Urumqi 830052, China)

Researching abandoned land is important for national food security: it allows for the optimal utilization of land resources and improving the ecological environment. This paper explores the issue of abandoned farmland by selecting Shandong province as a case study. Using the Modis/Terra NDVI images from 2000–2015 and integrating the land-use map of 2000 and 2010, the authors observe the fuctuations in time series curves of typical ground objects and analyze the fuctuations in NDVI spectral curves in Shandong's farmland scope from 2000. The research results show that using the NDVI time series spectral curves can identify the principles of abandoning farmland, and help discern when farmland is cultivated and for how long.

land utilization; abandoned farmland; remote sensing; normalized difference vegetation index (NDVI); time series

F301.24

A

2095-1329(2016)04-0034-04

10.3969/j.issn.2095-1329.2016.04.010

2016-07-10

2016-08-21

阿力木江(1986-),男,碩士,講師,主要從事土地利用研究.

電子郵箱: almjxnd@126.com

聯(lián)系電話: 15981776796

*通訊作者: 朱秀芳(博士/副教授): zhuxiufang@bnu.edu.cn