陳 航，譚永忠，鄧欣雨，肖 武

·土地保障與生態(tài)安全·

撂荒耕地信息獲取方法研究進(jìn)展與展望

陳 航，譚永忠，鄧欣雨，肖 武※

（浙江大學(xué)公共管理學(xué)院土地管理系，杭州 310058）

撂荒作為耕地利用邊際化的最終表現(xiàn)形式，是中國近20 a以來耕地利用亟需解決的重要問題之一，而有效獲取撂荒耕地信息是探究撂荒耕地時(shí)空變化與影響因素的基礎(chǔ)前提，也是政府進(jìn)行耕地政策調(diào)整，保障耕地資源可持續(xù)利用的重要依據(jù)。該研究應(yīng)用文獻(xiàn)綜述法與歸納總結(jié)法，基于國內(nèi)外學(xué)者在撂荒耕地信息獲取研究上的成果，對撂荒耕地信息獲取方法進(jìn)行歸納總結(jié)，并對未來研究方向進(jìn)行了展望。結(jié)果表明：1）綜合前人研究成果，撂荒耕地信息獲取方法可以分為基于抽樣調(diào)查、文獻(xiàn)薈萃分析以及遙感獲取的3種類型。2）基于抽樣調(diào)查的撂荒耕地信息獲取方法在案例研究上應(yīng)用較廣，且有著近乎一致的研究范式，但數(shù)據(jù)空間表征能力較弱。全國家庭調(diào)查數(shù)據(jù)在一定程度上增加了數(shù)據(jù)的空間屬性，但對原始數(shù)據(jù)的二次篩選減少了樣本容量，降低了數(shù)據(jù)的可信性。3）文獻(xiàn)薈萃法基于“二手”的文獻(xiàn)或數(shù)據(jù)，研究結(jié)果受已公開發(fā)表文章數(shù)量的限制，且需要研究人員對相關(guān)領(lǐng)域熱點(diǎn)關(guān)鍵詞有全面了解，目前該方法在撂荒耕地信息獲取應(yīng)用上相對較少。4）遙感衛(wèi)星與計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展給撂荒耕地信息獲取提供了便利，基于地物特征規(guī)則與土地利用信息變化，多種耕地撂荒檢測方法被開發(fā)，但受限于高空間分辨率與大范圍提取需求，仍存在較大的優(yōu)化空間，未來研究可在數(shù)據(jù)選擇與處理、特征和方法融合上進(jìn)行更深一步的探索。

土地利用；數(shù)據(jù)；耕地；撂荒；信息獲取

0 引 言

耕地作為糧食生產(chǎn)的載體，是保障國家糧食安全、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。隨著中國工業(yè)化和城市化的快速推進(jìn)，越來越多的年輕人從農(nóng)村走向城市[1-2]。農(nóng)村勞動(dòng)力析出與農(nóng)業(yè)活動(dòng)相對效益低等原因，使得耕地撂荒成為現(xiàn)階段中國農(nóng)地利用的常態(tài)[3-5]。耕地撂荒衍生出一系列的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)以及生態(tài)環(huán)境問題[6-7]，使之成為近20年來中國耕地利用亟需解決的重要問題之一。撂荒耕地時(shí)空信息的準(zhǔn)確提取有助于深入剖析耕地撂荒的原因、機(jī)制及影響[8]。在快速城鎮(zhèn)化背景下，耕地非農(nóng)化與食物消費(fèi)升級使得耕地保護(hù)形式日益嚴(yán)峻，需要重新審視與正確看待耕地撂荒現(xiàn)象，并提出針對性的應(yīng)對策略。

耕地撂荒又稱耕地拋荒、棄耕，通常是指農(nóng)戶在某一時(shí)期內(nèi)主動(dòng)對現(xiàn)有耕地停止或減少耕作，從而導(dǎo)致耕地處于荒蕪或未充分利用的狀態(tài)，是耕地利用邊際化的最終表現(xiàn)形式[1]。關(guān)于耕地荒蕪持續(xù)時(shí)間的認(rèn)定，目前學(xué)術(shù)界還沒有形成統(tǒng)一，相關(guān)研究將荒蕪一季的稱為季節(jié)性撂荒，荒蕪持續(xù)時(shí)間為一年和一年以上的認(rèn)定為全年性和常年性撂荒[1,9-11]。這種基于明確荒蕪時(shí)間界限認(rèn)定的撂荒行為屬于狹義上的撂荒，而廣義上的撂荒通常是從耕地利用程度的視角來判斷，不僅包含顯性視角下未利用的閑置耕地；還包括隱性視角下未充分利用的耕地[12]。隱性撂荒在實(shí)際中是很難測度的，研究中提到的撂荒耕地多指代顯性撂荒。耕地撂荒是特定土地制度內(nèi)多種因素共同作用的結(jié)果[13-14]，在中國不同歷史發(fā)展階段都曾出現(xiàn)，但是從20世紀(jì)80年代起才開始逐漸受到關(guān)注[12,15]，且近年來撂荒的勢頭也有增無減[16]。耕地撂荒并沒有因較早發(fā)現(xiàn)得到解決，反而逐漸從“季節(jié)性撂荒”發(fā)展到“常年性撂荒”[17]，從“隱性撂荒”發(fā)展到“顯性撂荒”，甚至到“變性撂荒”[18]。耕地撂荒還使得中國耕地利用陷入惡性循環(huán)，出現(xiàn)了“中國式”悖論——“耕地?cái)U(kuò)張與耕地撂荒并存”[16]，不僅降低了土地利用效率，還對國家糧食安全和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略構(gòu)成嚴(yán)重威脅。因此，快速獲取撂荒耕地時(shí)空信息，準(zhǔn)確定位耕地撂荒發(fā)生的地點(diǎn)、持續(xù)時(shí)間以及規(guī)模，對于評估耕地利用邊際化趨勢與保持耕地穩(wěn)定利用具有重要意義。

耕地撂荒與撂荒耕地是2個(gè)不同的概念，前者是一個(gè)土地利用變化過程，體現(xiàn)了耕地從正常耕作到撂荒的變化；后者可以看作一種特殊的土地利用類型，是耕地撂荒的最終表現(xiàn)形式[19]，兩者從不同視角描繪了撂荒特征。國內(nèi)外學(xué)者基于這2個(gè)不同的路徑，在撂荒耕地時(shí)空信息獲取上開展了廣泛研究[8,16,19-22]。農(nóng)戶訪談和實(shí)地調(diào)查是了解區(qū)域撂荒耕地空間分布特征和探究農(nóng)戶與撂荒耕地關(guān)系最主要的方式，該方法適用于小尺度研究。隨著研究范圍逐漸擴(kuò)大，訪談成本逐漸增加，效率逐漸降低[23]。與實(shí)地調(diào)查等傳統(tǒng)方法相比，在獲取大尺度范圍內(nèi)撂荒耕地時(shí)空信息上，遙感技術(shù)是一種更高效、更具成本效益的方法[24]。航攝圖像是獲取早期撂荒耕地時(shí)空信息的主要數(shù)據(jù)源，但該時(shí)期影像主要為黑白格式，人工處理效率相對較低，時(shí)間成本較高[25]。隨著遙感衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展，高時(shí)空分辨率影像開始涌現(xiàn)，撂荒耕地時(shí)空信息獲取方法隨之由人工目視解譯發(fā)展到遙感自動(dòng)提取和時(shí)序變化檢測[26]。一系列技術(shù)與方法的進(jìn)步使得撂荒耕地信息實(shí)現(xiàn)了從人工解譯到智能提取、從書面統(tǒng)計(jì)到電子存儲(chǔ)的跨越。然而由于中國撂荒耕地多分布在山地丘陵區(qū)[27]，受權(quán)屬與地形影響，撂荒耕地分布零散，加上多變的氣候條件，使得遙感識(shí)別受到數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)分辨率等條件的多重限制，并沒有形成成熟的研究體系。并且受限于耕地空間細(xì)碎化與大范圍提取的需求，國內(nèi)尚未有系統(tǒng)的撂荒耕地信息提取方法研究，也未見大范圍的撂荒耕地信息提取案例。在目前大多數(shù)研究中，撂荒耕地信息獲取依然依賴于樣本調(diào)查，并沒有形成全國范圍內(nèi)的撂荒耕地權(quán)威統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，這對于探究撂荒耕地時(shí)空變化和影響機(jī)理的地區(qū)差異有著重要影響[9-10,28]。因此，有必要對撂荒耕地信息獲取方法進(jìn)行歸納與總結(jié)。

信息獲取是探究撂荒耕地時(shí)空分布與驅(qū)動(dòng)因素的基礎(chǔ)前提，是國家政府進(jìn)行耕地利用政策調(diào)整和保障糧食安全的重點(diǎn)研究內(nèi)容[24]。國內(nèi)受產(chǎn)權(quán)制度和地形因素影響，耕地地塊單元小，撂荒耕地空間分布并不集中，重點(diǎn)探討遙感手段獲取撂荒耕地信息的研究較少[24,29]。而國外，尤其在東歐地區(qū)，前蘇聯(lián)解體改變了土地制度，導(dǎo)致連片撂荒農(nóng)場出現(xiàn)，前蘇聯(lián)加盟共和國和東歐等國家的學(xué)者在該方面的研究相對較多，研究成果涉及撂荒的概念、驅(qū)動(dòng)因素、生態(tài)環(huán)境效應(yīng)以及治理政策等多個(gè)方面[10,12,30]，而對撂荒耕地信息獲取方法的總結(jié)研究也相對較少。鑒于此，本文通過文獻(xiàn)梳理，在歸納總結(jié)撂荒耕地信息獲取方法研究的基礎(chǔ)上，將撂荒耕地信息獲取方法劃分為基于抽樣調(diào)查、文獻(xiàn)薈萃以及遙感獲取3種類型，并根據(jù)耕地撂荒狀態(tài)和技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀，本文對各個(gè)方法應(yīng)用進(jìn)行了綜述，并對未來研究方向進(jìn)行綜合展望，為耕地利用變化檢測和管理提供適當(dāng)參考。

1 撂荒耕地信息獲取方法的研究進(jìn)展

本文首先利用“撂荒”、“拋荒”以及“棄耕”等關(guān)鍵詞，基于知網(wǎng)CNKI數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì)了抽樣調(diào)查、文獻(xiàn)薈萃以及遙感獲取3種方法在中國各地區(qū)的應(yīng)用。發(fā)現(xiàn)目前撂荒耕地信息統(tǒng)計(jì)研究主要集中在省市或更小尺度，方式以抽樣調(diào)查為主，形式多為案例研究，應(yīng)用遙感技術(shù)獲取撂荒耕地信息的研究數(shù)量在逐漸增加。國家尺度上，撂荒耕地信息統(tǒng)計(jì)主要以家庭調(diào)查數(shù)據(jù)為主，且目前還沒有應(yīng)用遙感技術(shù)的實(shí)例研究。

1.1 基于抽樣調(diào)查的撂荒耕地信息獲取

抽樣調(diào)查是進(jìn)行信息獲取與統(tǒng)計(jì)最直接的方法，在撂荒耕地信息獲取上扮演著重要角色[31]。根據(jù)研究尺度和數(shù)據(jù)來源的差別，本文將抽樣調(diào)查分為區(qū)域農(nóng)戶抽樣調(diào)查和全國家庭調(diào)查統(tǒng)計(jì)2種。

1.1.1 區(qū)域農(nóng)戶抽樣調(diào)查

區(qū)域農(nóng)戶抽樣調(diào)查主要以參與式農(nóng)戶評估法（Participatory Rural Appraisal，PRA）為主，該方法是對傳統(tǒng)簡單抽樣調(diào)查方法的改進(jìn)和補(bǔ)充[32]。因具備簡單靈活、成本較低的特點(diǎn)，在揭示區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)現(xiàn)象中具有獨(dú)特的優(yōu)勢[33]。相對于結(jié)構(gòu)式而言，實(shí)際應(yīng)用多采用半結(jié)構(gòu)訪談。研究人員基于預(yù)調(diào)查結(jié)果反映的社會(huì)狀況，擬定調(diào)查主題和提綱。再由專業(yè)人員以問卷形式與當(dāng)?shù)夭煌愋腿藛T進(jìn)行訪談與互動(dòng)，在對話過程中了解農(nóng)戶家庭信息和生產(chǎn)生活狀況，從而獲取當(dāng)?shù)厝藢^(qū)域經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的評價(jià)，確保研究結(jié)果的科學(xué)性[34]。

應(yīng)用PRA法獲取撂荒耕地信息主要應(yīng)用在小尺度區(qū)域案例研究，用來探索耕地撂荒內(nèi)在的社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)，且有著近乎一致的研究范式。研究人員首先要選定以是否撂荒或者撂荒面積作為被解釋變量[23,35]，然后從地塊、農(nóng)戶以及村域尺度上[14]，選擇表征自然條件、生產(chǎn)條件、農(nóng)戶特征以及權(quán)屬制度等多個(gè)解釋變量[36-38]，構(gòu)建影響因素信息數(shù)據(jù)庫，在各村鎮(zhèn)內(nèi)隨機(jī)抽取農(nóng)戶、村干部或者農(nóng)業(yè)部門進(jìn)行面對面訪談，最后進(jìn)行農(nóng)戶家庭耕地撂荒的單因素或多因素影響分析。該方式能較好地探討農(nóng)村家庭特征與撂荒耕地之間的相關(guān)關(guān)系，有利于揭示耕地撂荒的內(nèi)在機(jī)理。然而由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來源于農(nóng)戶主觀判斷，當(dāng)調(diào)查內(nèi)容設(shè)及到農(nóng)戶利益時(shí)，難免會(huì)影響農(nóng)戶主觀行為，從而降低數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。除此之外，數(shù)據(jù)的書面統(tǒng)計(jì)形式在撂荒耕地的空間特征表達(dá)能力上有所欠缺，僅依靠抽樣調(diào)查結(jié)果無法探究空間位置對耕地撂荒的影響，存在一定的不足。

1.1.2全國家庭調(diào)查統(tǒng)計(jì)

小尺度地區(qū)撂荒耕地抽樣調(diào)查多以獨(dú)立的科研單位為主，當(dāng)進(jìn)行大范圍地區(qū)撂荒耕地信息統(tǒng)計(jì)時(shí)，假期返鄉(xiāng)的農(nóng)村大學(xué)生則是主要媒介。以李升發(fā)等[27]為主的研究人員就曾通過該方式，獲得了中國25個(gè)省份、142個(gè)區(qū)縣、235個(gè)村落、2994個(gè)農(nóng)村家庭2014－2015年的撂荒耕地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了中國山區(qū)縣級尺度的撂荒耕地首次定量評估。結(jié)果表明中國山區(qū)市縣耕地撂荒現(xiàn)象明顯，而撂荒程度不高，整體上呈現(xiàn)出南高北低的分布格局。農(nóng)戶復(fù)耕導(dǎo)致該結(jié)果撂荒率高估1.3%，統(tǒng)計(jì)單位、抽樣誤差以及人為主觀因素等多方面綜合影響也使撂荒率存在難以量化的低估。

常規(guī)實(shí)地調(diào)查手段需要耗費(fèi)大量人力物力，目前在國家尺度上獲取的撂荒耕地信息多來源于已有的全國家庭調(diào)查數(shù)據(jù)。如郭貝貝等[39]基于4期中國家庭追蹤調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（China Family Panel Studies，CFPS），篩選得到全國24個(gè)省市24 504份包含撂荒耕地信息的家庭調(diào)查數(shù)據(jù)，并從顯性與隱性撂荒角度構(gòu)建量化指標(biāo)，探究全國2010－2016年縣域尺度不同地區(qū)農(nóng)戶耕地撂荒概率與區(qū)域差異，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明隱形撂荒比例明顯高于顯性撂荒，不同省份的撂荒動(dòng)因存在明顯空間分異。金芳芳等[40]基于2003年與2014年2期中國家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)（China Household Income Projects，CHIP），篩選得到14個(gè)省份共計(jì)16 721個(gè)樣本數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明2002－2013年中國整體耕地閑置率從0.32%上升到5.72%，其中西部地區(qū)閑置耕地占比最高，東部最低。鄭沃林等[41]基于2014年中國勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)（China Labor-force Dynamics Survey，CLDS），篩選得到全國29個(gè)省份13 750受訪者數(shù)據(jù)，研究結(jié)果表明農(nóng)地確權(quán)頒證對耕地撂荒有明顯抑制作用，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)投資行為。也有學(xué)者基于中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)（China Household Finance Survey，CHFS），對全國29個(gè)省262個(gè)市縣進(jìn)行家庭調(diào)查，發(fā)現(xiàn)全國農(nóng)用地在2011與2013年各有13.5%與15%的農(nóng)用地處于撂荒狀態(tài)[42]。以上家庭調(diào)查數(shù)據(jù)均是在全國范圍內(nèi)進(jìn)行的家庭隨機(jī)抽樣調(diào)查，具有一定的代表性和權(quán)威性。數(shù)據(jù)來源豐富，形式多樣，能在一定程度上表征撂荒耕地的空間分布特征。但各數(shù)據(jù)庫建立的最初目的并不是獲取撂荒耕地信息，數(shù)據(jù)二次篩選難免會(huì)減少調(diào)查樣本容量，從而降低數(shù)據(jù)可信度。此外，調(diào)查結(jié)果也極大的依賴于樣本區(qū)域與樣本密度的選擇，且很難回溯不同歷史階段撂荒耕地的空間分布，該方法在探索撂荒耕地時(shí)空格局變化上受限較大。

1.2 基于文獻(xiàn)薈萃法的撂荒耕地信息統(tǒng)計(jì)

基于現(xiàn)有獲取撂荒耕地信息的研究成果，傳統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述法將文獻(xiàn)按照一定的邏輯關(guān)系進(jìn)行分類[43]，通過綜合評述使混亂的文獻(xiàn)變得條理化與系統(tǒng)化，而對各案例的研究結(jié)果缺少系統(tǒng)整合，并沒有滿足領(lǐng)域?qū)＜覍ξ墨I(xiàn)分析的需求[44]，在此背景下，文獻(xiàn)薈萃法逐漸受到推廣?；谖墨I(xiàn)梳理的文獻(xiàn)薈萃分析是對研究目的相同且相互獨(dú)立的多個(gè)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行的系統(tǒng)分析，并且按照一定規(guī)律從宏觀的角度對各數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行探索，從而提高原有研究質(zhì)量。該方法最初應(yīng)用在醫(yī)學(xué)、心理學(xué)以及教育學(xué)等領(lǐng)域[45]，近年來逐漸在地理學(xué)、景觀學(xué)等自然學(xué)科領(lǐng)域受到推廣[46]。

隨著耕地撂荒案例研究的增多，文獻(xiàn)薈萃法也逐漸應(yīng)用在撂荒耕地信息獲取研究上。如劉成武等[47]通過搜集的國內(nèi)關(guān)于耕地與農(nóng)產(chǎn)品利用的文獻(xiàn)資料，建立了中國1980－2002年的撂荒耕地信息數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明在此期間21個(gè)省107個(gè)縣市發(fā)生了耕地撂荒，主要集中在中部地區(qū)，范圍廣，面積大。時(shí)間上東部地區(qū)耕地撂荒集中在1992－1995年之間，中部地區(qū)集中在1998－2002年之間，而西部地區(qū)在各時(shí)間內(nèi)撂荒分布相對平均。張學(xué)珍等[48]應(yīng)用文獻(xiàn)薈萃分析法，搜集撂荒主題的相關(guān)論文，提取1992－2017年全國20個(gè)省165個(gè)縣的撂荒耕地?cái)?shù)據(jù)，整體上呈逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90°的T字型空間分布格局，2010年前撂荒地區(qū)主要分布在長江中下游的湖南、湖北與安徽等東西橫軸帶狀區(qū)，2010年后以甘肅、貴州與云南為主的南北帶狀區(qū)撂荒分布占主導(dǎo)，農(nóng)業(yè)比較收益低與勞動(dòng)力析出分別是86%和78%市縣耕地撂荒的共性因素。國外學(xué)者也使用該方法進(jìn)行了撂荒耕地信息獲取的相關(guān)研究，根據(jù)農(nóng)業(yè)用地的表現(xiàn)形式，探索撂荒耕地的撂荒程度、空間分布特征及其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)和政策調(diào)整。研究地區(qū)多局限于前蘇聯(lián)和歐洲東部等撂荒耕地分布集中的國家，并且多以國家為撂荒數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)單元[6,49]。文獻(xiàn)薈萃法獲取的撂荒耕地信息基于前人研究成果，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析思路，不僅能在一定尺度單元上表征不同地區(qū)的撂荒率和時(shí)空變化，還能對比不同地區(qū)耕地撂荒的主要驅(qū)動(dòng)因素，對于探究宏觀尺度上撂荒耕地的時(shí)空格局變化和影響機(jī)理提供了依據(jù)。但文獻(xiàn)薈萃分析以已發(fā)表文章數(shù)量為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，受此限制，目前應(yīng)用該方法獲取撂荒耕地信息的研究相對較少。另外，各案例研究選擇的市縣的代表性也有待考證。

1.3 基于遙感的撂荒耕地信息提取

本文根據(jù)撂荒耕地特征和耕地撂荒過程2個(gè)視角，將現(xiàn)有利用遙感手段提取撂荒耕地信息的方法分為直接提取—基于特征規(guī)則的撂荒耕地信息提取和間接提取—基于變化檢測的撂荒耕地信息提取[50]。前者將撂荒耕地視為一種特殊的土地利用類型，根據(jù)某幾個(gè)時(shí)間點(diǎn)下的地物光譜和紋理特征進(jìn)行提??；后者根據(jù)耕地撂荒過程中地物光譜和物候特征的時(shí)序變化，檢測撂荒行為。

1.3.1 基于特征規(guī)則的撂荒耕地信息提取

1）人工目視解譯

人工目視解譯是進(jìn)行撂荒耕地信息提取的早期方法。該方法以一定圖件作為解譯底圖，由研究人員對圖像上的地物特征進(jìn)行綜合分析、比較和判斷，用輪廓線圈定同類別地物，并以相同符號或代碼表示[51]。

在遙感技術(shù)發(fā)展的初期，航攝圖像是進(jìn)行撂荒耕地信息提取的主要數(shù)據(jù)來源。學(xué)者們以黑白航攝圖像為主，結(jié)合實(shí)地調(diào)查，獲取管轄范圍內(nèi)的土地利用普查數(shù)據(jù)[25]。然而由于撂荒耕地并不包含在國家土地利用分類標(biāo)準(zhǔn)體系中，實(shí)地調(diào)查中需要解譯員依據(jù)經(jīng)驗(yàn)或?qū)Ρ惹昂髨D像實(shí)現(xiàn)撂荒耕地的目視解譯[52]。隨著遙感衛(wèi)星和影像處理技術(shù)的發(fā)展，多種類型的高時(shí)空分辨率影像開始出現(xiàn)，該類影像包含豐富的光譜信息和紋理信息，給解譯員提供了便利，不僅提高了撂荒耕地解譯精度，還實(shí)現(xiàn)了撂荒耕地的持續(xù)有效監(jiān)測。底圖選擇能有效結(jié)合區(qū)域撂荒耕地時(shí)空分布特點(diǎn)，具有很高的自主性，不僅能區(qū)分季節(jié)性撂荒和全年性、常年性撂荒，撂荒水田和撂荒旱地也能依靠解譯員的豐富經(jīng)驗(yàn)被識(shí)別[53]。在明確初始時(shí)間地塊范圍的前提下，撂荒耕地的解譯精度還能有額外的提升[54]。

2）影像自動(dòng)分類

人工目視解譯是一個(gè)耗時(shí)耗力的方法，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展給影像分類技術(shù)帶來了較大突破，基于影像的自動(dòng)分類技術(shù)順勢而生。與其他地物分類方法一致，撂荒耕地分類包含監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類，這2種方法在撂荒耕地信息獲取上均有應(yīng)用，如表1所示。

表1 影像自動(dòng)分類方法在撂荒耕地信息獲取中的應(yīng)用

監(jiān)督分類是一個(gè)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的過程，根據(jù)訓(xùn)練樣本，匹配和選擇影像所包含的特征參數(shù)，建立撂荒耕地的判別規(guī)則，提取撂荒耕地[65]。因此訓(xùn)練樣本的選擇對撂荒耕地提取精度有決定性影響，這也需要解譯員對研究區(qū)有一定的了解。最小距離法、支持向量機(jī)以及隨機(jī)森林法是最常用的幾種撂荒耕地監(jiān)督分類方法，分類過程中主要依據(jù)訓(xùn)練樣本的光譜信息，然而由于短期撂荒耕地與未撂荒耕地存在相似的光譜特征，分類結(jié)果經(jīng)常出現(xiàn)“同譜異物”或“同物異譜”的現(xiàn)象。針對此問題，研究人員對地物識(shí)別規(guī)則進(jìn)行了算法提升，將分類對象從像元擴(kuò)大到對象，形成了基于面向?qū)ο蟮姆诸惙椒╗66]。該方法將地物光譜、紋理和空間信息進(jìn)行了綜合，有效利用了遙感影像攜帶的信息，減少了數(shù)據(jù)冗余。分類結(jié)果以對象形式呈現(xiàn)，在一定程度上減少了椒鹽現(xiàn)象的產(chǎn)生，提高了撂荒耕地解譯質(zhì)量[66]。

非監(jiān)督分類是一個(gè)聚類過程，以不同地物的空間特征差別為依據(jù)，通過計(jì)算機(jī)分析對圖像進(jìn)行聚類統(tǒng)計(jì)的方法，該方法不需要分類人員對研究區(qū)有深入了解[65]。目前應(yīng)用非監(jiān)督分類提取撂荒耕地研究相對較少，迭代自組織分類（Iterative Self-Organizing Date Analysis Techniques Algorithm，ISODATA）是常用方法。

1.3.2 基于變化檢測的撂荒耕地信息提取

變化檢測是提取撂荒耕地信息的主要途徑[67]。其基本原理是利用時(shí)間堆棧數(shù)據(jù)，基于不同觀測時(shí)間點(diǎn)耕地作物特征，采用面向像元或?qū)ο蟮姆椒?，通過構(gòu)建地物判別規(guī)則或識(shí)別特征曲線變化來檢測耕地撂荒過程。根據(jù)檢測對象的不同，可以分為基于土地利用與土地信息的耕地撂荒變化檢測，前者包括基于雙時(shí)間點(diǎn)分類疊加檢測和基于土地利用變化軌跡檢測[68]，后者主要為基于遙感指數(shù)時(shí)序變化檢測。

1）基于雙時(shí)點(diǎn)分類疊加檢測

基于雙時(shí)間點(diǎn)分類疊加檢測用來評估2個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間的耕地撂荒情況（如圖1a）。該方法將第一個(gè)時(shí)間點(diǎn)屬于耕地，而下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)屬于草地、灌木或林地的對象認(rèn)定為撂荒耕地[69]。學(xué)者多通過雙時(shí)點(diǎn)變化檢測來探究土地制度變化、社會(huì)活動(dòng)等對耕地利用與耕地撂荒的影響。

土地制度對耕地利用有重要影響，蘇聯(lián)解體導(dǎo)致土地制度發(fā)生變革，現(xiàn)代東歐國家出現(xiàn)了大面積的撂荒農(nóng)場。在此背景下，一些歐洲學(xué)者利用制度改革前后的航攝或遙感影像，進(jìn)行土地利用分類和疊加分析，提取土地制度變化造成的撂荒耕地范圍和規(guī)模，還可以有效排除退耕還林、農(nóng)牧重建的地塊單元，提高了信息獲取精度[70]。生物物理因素與社會(huì)經(jīng)濟(jì)變化也會(huì)嚴(yán)重影響耕地利用，一些學(xué)者通過構(gòu)建綜合表征法，探究山區(qū)農(nóng)村耕地利用中的撂荒耕地空間分布格局[71-72]。在探究該問題過程中，國外學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注耕地與人類活動(dòng)外的其他客觀影響因素，而國內(nèi)研究多從農(nóng)戶或耕地本身主觀條件入手，探究耕地利用邊際化的內(nèi)在機(jī)理[73]。但是由于山區(qū)耕地地塊規(guī)模較小，歷史影像分辨率不滿足提取精度要求，學(xué)者多將歷史時(shí)期土地利用數(shù)據(jù)與現(xiàn)有高分影像分類結(jié)果進(jìn)行疊加分析，扣除退耕還林等工程范圍，獲取撂荒耕地空間分布格局，還提高了山區(qū)撂荒耕地信息提取精度[74]。土地利用數(shù)據(jù)還包含二級土地利用類型，在區(qū)分撂荒水田和旱地上具有獨(dú)特的優(yōu)勢[75]。除此之外，諸如現(xiàn)代戰(zhàn)爭等社會(huì)活動(dòng)也會(huì)嚴(yán)重限制耕地利用，一方面會(huì)徹底清除耕地附著物，造成當(dāng)季耕地荒蕪；另一方面也會(huì)對人身生命安全構(gòu)成威脅，影響耕地農(nóng)戶正常耕作[55,76]。

2）基于土地利用軌跡變化檢測

基于土地利用變化軌跡檢測使用3個(gè)或更多時(shí)間節(jié)點(diǎn)的遙感影像來構(gòu)建土地利用變化軌跡（提取方法如圖1b），檢測的連續(xù)性決定了該方法具有鮮明的時(shí)效特征。

在進(jìn)行歷史撂荒耕地信息提取時(shí)，歷史檔案地理信息是主要的參照資料。謝麗[77]以現(xiàn)存民國時(shí)期多種地圖為數(shù)據(jù)源，在復(fù)原行政區(qū)劃改革基礎(chǔ)上，整理了民國時(shí)期和田地區(qū)墾荒地與撂荒耕地的時(shí)空變化軌跡。20世紀(jì)中期，航攝圖像為探究撂荒耕地時(shí)空軌跡變化提供了最早的圖像數(shù)據(jù)來源。盡管該時(shí)期的影像為黑白模式，因其具備較高的空間分辨率，提高了撂荒耕地時(shí)空變化軌跡檢測精度[78]。20世紀(jì)末，前蘇聯(lián)解體，俄羅斯和眾多東歐國家相繼出現(xiàn)耕地撂荒，Landsat與MODIS成為該段時(shí)期耕地撂荒變化軌跡檢測的主要數(shù)據(jù)源。學(xué)者們以支持向量機(jī)為主要分類方法[21]，對歐洲不同國家和地區(qū)的撂荒耕地空間分布和規(guī)模進(jìn)行了提取[79-80]。進(jìn)入21世紀(jì)，高分辨率影像開始出現(xiàn)，種類逐漸增多，數(shù)據(jù)融合可以有效彌補(bǔ)因云層覆蓋而導(dǎo)致的影像空缺[8,29]，給丘陵山區(qū)耕地撂荒檢測提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。另外，合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)不受天氣影響，更有助于填補(bǔ)耕地撂荒長時(shí)序檢測中的數(shù)據(jù)空白[81]。多源數(shù)據(jù)融合在一定程度上還提高了數(shù)據(jù)集的時(shí)間分辨率，將影像間隔由年縮短到季，不僅提高了撂荒耕地分類精度，還有效區(qū)分了撂荒耕地類型[24]。

圖1 基于變化檢測的撂荒耕地信息獲取原理圖[8,82-83]

3）基于遙感指數(shù)時(shí)序變化檢測

基于土地利用變化檢測的撂荒耕地信息提取過程相對繁瑣，必須要先進(jìn)行土地利用分類，再根據(jù)分類結(jié)果時(shí)序變化判斷是否撂荒。并且由于數(shù)據(jù)集時(shí)間分辨率遠(yuǎn)低于衛(wèi)星影像觀測周期，影像采集的時(shí)間不能總是與作物物候保持重疊，因而容易錯(cuò)過最佳檢測時(shí)期[57]?；谶b感指數(shù)的時(shí)序變化檢測為撂荒耕地信息提取提供了更高時(shí)間分辨率檢測的手段，能夠敏感的檢測出耕地利用程度的變化（提取方法如圖1c）。縱觀已有成果可以發(fā)現(xiàn)，研究差異主要體現(xiàn)在所選用的數(shù)據(jù)類型、遙感指數(shù)以及檢測對象上。

MODIS與Landsat影像具備較高的時(shí)間分辨率，是進(jìn)行耕地撂荒時(shí)序變化檢測的主要數(shù)據(jù)來源，但是由于空間分辨率相差較大，適用場景有所不同。MODIS NDVI是MODIS衛(wèi)星系列影像中應(yīng)用較多的數(shù)據(jù)，盡管空間分辨率較低，但是在東歐等具有較大規(guī)模農(nóng)場的地區(qū)依然具有較廣泛的應(yīng)用[19-20]。Landsat影像空間分辨率相對更高，一定程度上能夠彌補(bǔ)MODIS NDVI數(shù)據(jù)的不足，在中國撂荒耕地分布零散的丘陵山地和平原區(qū)，檢測效率和精度相對較高[24,56]。除了上述中分辨率影像外，高分辨率遙感影像逐漸應(yīng)用到耕地撂荒時(shí)序檢測中，且在山區(qū)耕地撂荒檢測上應(yīng)用效果更好。但由于該類影像發(fā)展時(shí)間短，開源數(shù)據(jù)少，大部分?jǐn)?shù)據(jù)回歸周期長，應(yīng)用中通常以年或季為時(shí)間間隔進(jìn)行短期時(shí)序檢測[57]，特殊情況下也會(huì)作為中低分辨率影像的補(bǔ)充數(shù)據(jù)[16]。

NDVI是進(jìn)行耕地撂荒時(shí)序變化檢測的主要遙感指數(shù)，在作物光譜和物候特征上具有較高的識(shí)別效率和準(zhǔn)確率[19,83]。但短期撂荒耕地與未撂荒耕地在光譜信息上差別不顯著，當(dāng)選擇的樣本或?qū)ο蟛皇羌儍粝裨獣r(shí)，指數(shù)曲線和變化趨勢相似，很難建立區(qū)分兩者的判別規(guī)則[82]。另外，不同地區(qū)和作物類型的物候信息也有很大差別，僅依靠NDVI指數(shù)變化不能充分反映撂荒過程。作物生長期內(nèi)除了植被指數(shù)發(fā)生變化外，土壤和水分指數(shù)也在相應(yīng)發(fā)生變化，這種變化在水稻種植中體現(xiàn)的更為明顯[84]。因此，當(dāng)檢測地區(qū)包含多種類型作物時(shí)，將植被指數(shù)與土壤背景反射率、水體指數(shù)等相結(jié)合通常是檢測撂荒行為更好的選擇[57,59,85]。

計(jì)算機(jī)技術(shù)的提高還使得越來越多的學(xué)者將檢測單元從像元擴(kuò)大到地塊[86]。地塊作為耕地最基本的個(gè)體單位，邊界明顯，作物單一，紋理信息特征明顯。以耕地地塊作為檢測單元可以有效減少誤差，還可以通過影像分割技術(shù)彌補(bǔ)部分地區(qū)可用遙感影像不足的問題[66]。學(xué)者將面向?qū)ο蟆⑦吘墮z測、多分辨率分割與時(shí)序分析等技術(shù)相結(jié)合，根據(jù)作物光譜和物候信息提取可能的耕地地塊范圍，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合地塊遙感指數(shù)的時(shí)序變化，創(chuàng)建時(shí)間分割算法，得到耕地撂荒發(fā)生的確切地點(diǎn)和時(shí)間。這種方法不僅能有效區(qū)分撂荒與休耕，還可以檢測耕地撂荒期間的復(fù)耕行為[87-88]。

相對于其他檢測方法，基于遙感指數(shù)時(shí)序變化檢測的數(shù)據(jù)集時(shí)間分辨率較高，能同時(shí)進(jìn)行年內(nèi)檢測與年際檢測，在區(qū)分撂荒耕地類型上準(zhǔn)確率更高[22]。

1.4 撂荒耕地信息獲取方法的比較分析

本文通過回顧抽樣調(diào)查、薈萃分析以及遙感獲取3種撂荒耕地信息獲取過程，還將各方法的原理、應(yīng)用以及優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了對比分析，系統(tǒng)總結(jié)了不同尺度下的方法應(yīng)用。

抽樣調(diào)查是獲取撂荒耕地農(nóng)戶家庭信息最直接的方法，能在一定程度上表征撂荒耕地空間信息，在探究耕地撂荒的內(nèi)在機(jī)理上有獨(dú)特優(yōu)勢，但因其具備較高的人力和時(shí)間成本，在小尺度地區(qū)應(yīng)用較廣泛。文獻(xiàn)薈萃分析基于“二手”數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)效率高，不僅能獲得以市縣為單元的撂荒耕地空間分布特征，還能對比不同地區(qū)耕地撂荒的主要影響因素，但研究結(jié)果的全面性受參考文章數(shù)量、案例研究地點(diǎn)和時(shí)間的限制?；谶b感的撂荒耕地信息提取技術(shù)能在不同尺度下進(jìn)行實(shí)時(shí)信息獲取和歷史時(shí)序動(dòng)態(tài)檢測，準(zhǔn)確定位耕地撂荒發(fā)生的地點(diǎn)、規(guī)模和持續(xù)時(shí)間，有效區(qū)分撂荒耕地類型。但該方法的實(shí)現(xiàn)需要相對較高的技術(shù)和計(jì)算機(jī)硬件要求，研究可行性和效率受研究時(shí)段、研究尺度和數(shù)據(jù)選擇影響較大。

從實(shí)際應(yīng)用角度考慮，在不同的研究目的、研究尺度以及研究時(shí)段下，撂荒耕地信息獲取方法適宜性存在明顯差別。當(dāng)以小尺度地區(qū)為研究區(qū)進(jìn)行耕地撂荒過程分析時(shí)，抽樣調(diào)查是最好的選擇，可以快速獲取撂荒耕地與農(nóng)戶的相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息，從而探究耕地撂荒背后的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素。當(dāng)現(xiàn)有案例研究成果較多時(shí)，可以采用文獻(xiàn)薈萃法在大尺度上統(tǒng)計(jì)撂荒耕地信息，通過匯總先前的研究結(jié)果，在空間上以單元形式進(jìn)行表征，有助于探究和對比撂荒耕地的區(qū)域差異。當(dāng)進(jìn)行大尺度地區(qū)撂荒耕地時(shí)空格局變化檢測時(shí)，遙感是最高效的手段，可以有效定位撂荒耕地的空間位置和規(guī)模，并且區(qū)分撂荒類型。因此，研究人員在進(jìn)行撂荒耕地信息提取前，需要充分考慮自身需求，結(jié)合實(shí)際情況選擇適宜的方法，在得到高精度結(jié)果的同時(shí)，提高研究效率。

2 結(jié)論與研究展望

2.1 結(jié) 論

隨著社會(huì)發(fā)展進(jìn)程的快速推進(jìn)，耕地撂荒現(xiàn)象日益突出，隨之衍生出的一系列后果使其成為耕地利用過程中亟需解決的重要問題之一。撂荒耕地信息獲取是明晰撂荒耕地發(fā)生的時(shí)間、規(guī)模、動(dòng)態(tài)變化以及探究驅(qū)動(dòng)因素的基礎(chǔ)前提。本文應(yīng)用文獻(xiàn)綜述法，對撂荒耕地信息獲取方法進(jìn)行了梳理，并分析了各方法在實(shí)際應(yīng)用的優(yōu)缺點(diǎn)。主要得出以下研究結(jié)論：

1）基于抽樣調(diào)查的撂荒耕地信息獲取方法包括省市行政區(qū)尺度上的區(qū)域農(nóng)戶抽樣調(diào)查與國家尺度上的家庭調(diào)查。前者以撂荒為主題進(jìn)行入戶調(diào)查，目的明確，然而結(jié)果為面板統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，不包含撂荒耕地的空間屬性；后者雖然能在一定程度上彌補(bǔ)該不足，但全國家庭調(diào)查的直接目的并不是用來探究耕地撂荒，數(shù)據(jù)二次篩選降低了樣本容量與結(jié)果可信度。

2）基于文獻(xiàn)薈萃的撂荒耕地信息獲取是文獻(xiàn)綜述研究的另一種表達(dá)形式，是對研究目的相同且獨(dú)立的多個(gè)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行的系統(tǒng)分析。該方法主要用于宏觀尺度下的撂荒耕地信息梳理與統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)空間精度較低，并且實(shí)際應(yīng)用中還要以一定數(shù)量的成果作為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，受限較大。

3）應(yīng)用遙感手段進(jìn)行的撂荒耕地信息獲取基于撂荒耕地特征和耕地撂荒過程2個(gè)不同視角，可以有效彌補(bǔ)其他2種方法在獲取數(shù)據(jù)時(shí)空特征上的不足，但該方法的實(shí)現(xiàn)需要較高的專業(yè)知識(shí)和計(jì)算機(jī)硬件。實(shí)際應(yīng)用中還需要研究人員充分考慮自身需求，進(jìn)而優(yōu)化數(shù)據(jù)和方法選擇，提高研究效率和研究結(jié)果精度。另外，隨著云計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)發(fā)展，該方法有望得到進(jìn)一步優(yōu)化，成為未來獲取撂荒耕地信息的主要渠道。

4）通過方法對比可以看出，以上3種方法在數(shù)據(jù)獲取的便利性、統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)序性、研究尺度的適用性以及統(tǒng)計(jì)結(jié)果空間可視化表達(dá)等方面各有側(cè)重。進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取時(shí)，研究人員要充分考慮自身需求，了解研究區(qū)耕地利用基本狀況，從而選擇適宜的方法，提高研究效率。

2.2 研究展望

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，撂荒耕地信息獲取方法取得了很大的進(jìn)步，然而到目前為止仍然沒有形成高效的、可推廣的耕地撂荒檢測體系，也沒有形成國家與大區(qū)域尺度的撂荒耕地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。因此，建立一個(gè)全面系統(tǒng)的撂荒耕地信息提取技術(shù)體系，對于檢測耕地撂荒過程、分析內(nèi)在機(jī)理和維護(hù)耕地合理利用具有重要意義。本文綜合現(xiàn)有研究的現(xiàn)狀，對未來撂荒耕地信息獲取各方法的未來研究提出了以下看法：

1）抽樣調(diào)查仍是獲取小尺度地區(qū)撂荒耕地信息，探究農(nóng)戶與耕地利用關(guān)系的最常用方法。未來研究應(yīng)該提高區(qū)域農(nóng)戶預(yù)調(diào)查的全面性，減少問卷中敏感話題的設(shè)計(jì)，最大限度降低因農(nóng)戶主觀行為造成的數(shù)據(jù)可信度下降。并且為了進(jìn)一步探究農(nóng)戶生計(jì)條件與撂荒耕地的關(guān)系，可以對農(nóng)戶進(jìn)行跟蹤調(diào)查，形成時(shí)序統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。還可通過與無人機(jī)技術(shù)的結(jié)合，彌補(bǔ)該方法在撂荒耕地空間表征方面的不足。另外，也可探索不同類型家庭調(diào)查數(shù)據(jù)之間的融合，增加國家尺度上的樣本調(diào)查容量，提高數(shù)據(jù)置信度。

2）基于文獻(xiàn)薈萃分析利用的是“二手”數(shù)據(jù)，研究結(jié)果受以發(fā)表文章數(shù)量的限制，全面搜索相關(guān)文獻(xiàn)至關(guān)重要。未來研究可以將薈萃分析與大數(shù)據(jù)應(yīng)用相結(jié)合，設(shè)置多個(gè)相關(guān)詞匯和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫，提高文獻(xiàn)搜索的廣度和深度，增加樣本容量。

3）遙感技術(shù)在獲取大尺度撂荒耕地信息方面具有很大的優(yōu)勢，能夠更好地反映撂荒耕地時(shí)空演變過程，將會(huì)是未來撂荒耕地信息獲取的主流方法。遙感數(shù)據(jù)的質(zhì)量是確保結(jié)果精度的重要前提，未來研究要在明晰研究區(qū)撂荒地規(guī)模和空間分布的前提下，應(yīng)用影像分割和數(shù)據(jù)融合技術(shù)，收集更小尺度上可用的影像單元，最大程度減少因氣候原因?qū)е碌挠跋癫蛔愕膯栴}，構(gòu)建分辨率適宜的遙感數(shù)據(jù)集合。云計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展使遙感在未來探索大尺度和高分辨率耕地撂荒檢測上具備高效率和高精度的潛力，將面向?qū)ο蠓诸?、邊緣檢測與作物物候特征相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，提升山區(qū)邊遠(yuǎn)地帶撂荒耕地的提取效率和檢測精度。未來研究還可探索遙感影像檢測和全國家庭調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的結(jié)合，在獲取撂荒耕地時(shí)空特征的基礎(chǔ)上，探討大尺度下耕地撂荒過程的內(nèi)在機(jī)理與地區(qū)差異。

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Deng Xinyu. Spatial-temporal Analysis of Farmland Abandonment in Heilongjiang Province Using Time Series Remote Sensing Data[D]. Beiing: China University of Geosciences, 2019. (in Chinese with English abstract)

Progress and prospects on information acquisition methods of abandoned farmland

Chen Hang, Tan Yongzhong, Deng Xinyu, Xiao Wu※

(,,,310058,)

A farmland served as the carrier of grain production is an important material basis to the food security. The abandonment of farmland has become one of the most important problems in China's farmland utilization over the past 20 years, particularly on a series of social, economic, and environmental issues. Therefore, it is necessary to quickly capture the spatial and temporal information, including the accurate location, duration, and the scale of abandoned farmland, in order to evaluate the marginal trend, and further to maintain the sustainable use of farmland. According to the current status of information acquisition methods for the abandoned farmland, this study was first to summarize the advanced methods of acquiring abandoned farmland information, and then to make a comprehensive prospect for the directions of future research. The results show that: 1) Three types can be divided in the methods of information acquisition: sampling survey, literature meta-analysis, and remote sensing. 2) In a sampling survey, the information acquisition method of abandoned farmland was widely used in small-scale case studies, indicating a nearly consistent research paradigm, but the spatial representation ability was relatively weak. To a certain extent, the national household survey data increased the spatial attribute of data, but the secondary screening of original data reduced the sample size and the credibility. Moreover, most panel data has made it difficult to trace the abandoned farmland information in different historical stages. 3) In literature meta-analysis, the information statistics method of abandoned farmland applied the idea of big data analysis, and further integrated the previous research data. It can be used to not only represent the abandonment rate and spatial-temporal changes of different regions, but also compare the main driving factors of abandoned farmland in different regions. However, the research findings of this method were confined to only a few published articles, while, a comprehensive understanding of hot keywords was highly demanding in related fields. At present, only a relatively few applications were found in the acquisition of abandoned farmland information. 4) Remote sensing can be expected to the mainstream for the information acquisition of abandoned farmland, as the development of satellites and computer technologies in the future. A variety of detection methods for the abandoned farmland have been developed, according to the object features and information changes of land use. There was still a large optimization space in the remote sensing, due to the high spatial resolution and large-scale extraction requirements. With the emergence of cloud computing and machine learning, the remote sensing has the promising potential to explore large-scale and high-resolution detection of abandoned farmland. Therefore, future research can be further explored in data selection and processing, feature fusion, and method fusion. The findings can provide an appropriate reference for the detection and management of farmland use.

land use; data; farmland; abandoned farmland; information acquisition

陳 航，譚永忠，鄧欣雨，等. 撂荒耕地信息獲取方法研究進(jìn)展與展望[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2020，36(23)：258-268.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.030 http://www.tcsae.org

Chen Hang, Tan Yongzhong, Deng Xinyu, et al. Progress and prospects on information acquisition methods of abandoned farmland[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(23): 258-268. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.030 http://www.tcsae.org

2020-09-06

2020-10-05

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（42071269）；教育部人文社科基金項(xiàng)目（19YJA630065）；教育部人文社科基金項(xiàng)目（20C10335010）；國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（19FGLB054）

陳航，博士生，主要研究方向?yàn)楦乩门c保護(hù)。Email：c.hang@zju.edu.cn

肖武，博士，研究員，博士生導(dǎo)師，主要從事耕地利用與保護(hù)、耕地撂荒監(jiān)測及驅(qū)動(dòng)力研究。Email：xiaowuwx@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.030

F301

A

1002-6819(2020)-23-0258-11