唐文學(xué) 鞠蕾 王輝 邢春燕

摘?要： 耕地種植速生林直接導(dǎo)致耕地?cái)?shù)量的減少，威脅糧食安全。但目前尚缺乏耕地種植速生林的有效監(jiān)測(cè)方法。本研究以山東省泗水縣為研究區(qū)，基于所有可獲得的Landsat影像數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用最優(yōu)像元合成法和隨機(jī)森林法獲取了2001年、2006年、2011年和2017年四期研究區(qū)土地覆被類型圖，并分析了不同階段之間的土地覆被轉(zhuǎn)移情況以及耕地向速生林轉(zhuǎn)化的時(shí)空格局。結(jié)果表明：2001—2017年，耕地面積大幅減少，速生林面積擴(kuò)大了344km2，其中大部分是由耕地轉(zhuǎn)移而來(lái)。通過(guò)實(shí)地調(diào)研和文獻(xiàn)綜述發(fā)現(xiàn)耕地種植速生林的主要原因有：速生林經(jīng)濟(jì)效益更高;鄰地是否為速生林對(duì)農(nóng)戶的種植決策影響明顯;年輕人外出務(wù)工，勞動(dòng)力缺乏;政府的一些制度條件。本研究為耕地保護(hù)提供重要數(shù)據(jù)支撐，為土地利用政策制定提供重要依據(jù)。

關(guān)鍵詞： 影像數(shù)據(jù);耕地種植;速生林識(shí)別

【中圖分類號(hào)】TD171?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A?【文章編號(hào)】1674-3733（2020）03-0026-02

20世紀(jì)末，我國(guó)各地出現(xiàn)了耕地種植速生林的現(xiàn)象，良田種植速生林直接導(dǎo)致耕地?cái)?shù)量的減少，威脅糧食安全。速生林種植對(duì)耕地土壤有機(jī)質(zhì)與養(yǎng)分、土壤水分均產(chǎn)生了明顯的負(fù)面影響，不利于以后土地重新轉(zhuǎn)移為耕地。雖然耕地種植速生林現(xiàn)象很早就引起關(guān)注，但是國(guó)內(nèi)多數(shù)研究以分析其驅(qū)動(dòng)因素為主，缺乏識(shí)別方法的研究。

1?概述

近年來(lái)，基于30m分辨率的Landsat衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展為森林干擾、作物分類、城市擴(kuò)張等的監(jiān)測(cè)和表征提供了數(shù)據(jù)支撐 。相對(duì)于AVHRR和MODIS等低分辨數(shù)據(jù)產(chǎn)品，Landsat數(shù)據(jù)能夠很好的反映土地覆被的空間異質(zhì)性和時(shí)間變化特征，因而適用于耕地種植速生林變化過(guò)程的研究。但由于Landsat數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率較低，且易受到云的干擾，同一時(shí)段的多幅影像難以直接鑲嵌合成來(lái)開展大尺度土地覆被變化研究?；诖?，學(xué)者提出了基于Landsat數(shù)據(jù)的影像合成方法，并成功地用于土地覆被變化研究。其中，He等針對(duì)所有可獲得Landsat影像利用最優(yōu)像元合成法對(duì)中低地區(qū)森林覆蓋度進(jìn)行制圖。該合成法能夠充分利用部分受到云污染的影像，反映不同土地覆被類型的季節(jié)變化特征，有利于提高分類精度。耕地和林地有不同的物候特征，因而采用時(shí)間合成法獲取的影像能夠很好的物候差異，提高兩者的區(qū)分精度。

山東省濟(jì)寧市位于魯南泰沂低山丘陵與魯西南黃淮海平原交接地帶，地貌類型以平原為主（占49.1%），發(fā)展農(nóng)業(yè)的條件較好，是我國(guó)重要糧棉油基地。近年來(lái)，由于周邊地市尤其是臨沂地區(qū)板材市場(chǎng)繁榮對(duì)木材需求量增加的影響，農(nóng)民為了獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益，將大量農(nóng)田改種為速生用材林?；诖?，本論文以山東省濟(jì)寧市泗水縣為例，基于所有可以獲得的Landsat遙感影像數(shù)據(jù)，利用最優(yōu)像元合成法和隨機(jī)森林法獲取的2001年、2006年、2011年和2017年四期研究區(qū)土地覆被類型圖，并分析山東省泗水縣2001-2017年不同階段土地覆被轉(zhuǎn)移情況并確定了耕地流失和向速生林轉(zhuǎn)化的時(shí)空格局。本研究揭示耕地種植速生林的時(shí)空格局，為該縣的耕地保護(hù)提供重要依據(jù)

2?數(shù)據(jù)與方法

2.1?研究區(qū)概況。Image山東省泗水縣（圖1）隸屬于濟(jì)寧市轄縣，位于山東省中南部，是泗河文化的發(fā)祥地。泗水縣地勢(shì)南北高，中部低，由東向西傾斜，南北低山丘陵有738.5km2，占總面積的67%，中部是河谷平地有353.2km2，一條重要的河流泗河自東向西貫穿境內(nèi)，最高處鳳仙山海拔608米;屬于暖溫帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫13.4℃，常年降水量平均755毫米。泗水縣是一個(gè)以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為主的山區(qū)縣，主要農(nóng)作物為玉米、小麥、花生等。

2.2?數(shù)據(jù)。

本研究利用Landsat Collection 1 Level-2地表反射率數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)研究區(qū)不同時(shí)期的土地覆被進(jìn)行制圖。 Landsat數(shù)據(jù)的空間分辨率約為30m，重訪周期約為16天并隨緯度發(fā)生變化。Landsat 4-5，7影像和Landsat 8影像分別利用Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System （LEDAPS）和Landsat Surface Reflectance Code （LaSRC）進(jìn)行大氣輻射校正，得到地表反射率數(shù)據(jù)。同時(shí)該數(shù)據(jù)利用CFmask算法[3]對(duì)每幅影像中云、云陰影、積雪等要素進(jìn)行識(shí)別，提供相應(yīng)的質(zhì)量控制層。

2.3?土地覆被分類制圖。

四期土地覆被制圖基于2000-2001年、2005-2006年、2010-2011年、2016-2017年所有可以獲取的Landsat collection 1 level-2影像數(shù)據(jù)。具體數(shù)據(jù)處理步驟如下（圖2）：

首先，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得地表反射率圖層和質(zhì)量控制層?；谫|(zhì)量控制圖層對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)質(zhì)量較低或者受到云、云陰影和雪等影響的像素進(jìn)行掩膜。其次，本研究基于Yin等提出的最優(yōu)像元合成法對(duì)每?jī)赡甑乃羞b感影像進(jìn)行合成，并計(jì)算多個(gè)分類變量，包括平均值、中位數(shù)、25百分位、75百分位和標(biāo)準(zhǔn)差;同時(shí)也計(jì)算對(duì)于土地覆被分類有重要作用的特征數(shù)據(jù)，如植被指數(shù)、紋理、物候指數(shù)等。該合成法有以下優(yōu)勢(shì)：①分析不必局限在云覆蓋度很低的少數(shù)幾景影像;②分析不必限制在人為劃分的每景影像的覆蓋范圍內(nèi);③所有影像的有效觀測(cè)值可以得到充分的利用;④影像重合區(qū)域更高頻率的觀測(cè)可以得到利用;⑤計(jì)算的分類特征變量可以反映物候信息。再次，利用隨機(jī)森林方法分別對(duì)4期影像進(jìn)行分類。該方法在土地覆被制圖中得到廣泛的應(yīng)用，并取得了很好的精度。其原理為：利用 bootstrap 可重復(fù)抽樣方法從原始樣本中抽出多個(gè)樣本，對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行決策樹建模，組合多個(gè)決策樹的預(yù)測(cè)得出最終結(jié)果。分類結(jié)果根據(jù)所有樹分類器的投票結(jié)果確定，并計(jì)算每種類型的得票概率 （分類概率）。如：1000個(gè)樹分類器，800個(gè)投票給林地，200個(gè)投票給耕地，林地的分類概率為 80%，耕地的分類概率為 20%，最后類別確定為林地。然后，基于高分辨率影像、Google Earth等獲取的參考樣本對(duì)遙感獲取的土地覆被圖進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。結(jié)果表明獲取的四期土地覆被圖的總精度均高于90%。最后，通過(guò)土地變化轉(zhuǎn)移矩陣和ArcGIS柵格計(jì)算工具對(duì)四個(gè)時(shí)期土地覆被變化的路徑進(jìn)行分析，識(shí)別出研究區(qū)土地覆被變化動(dòng)態(tài)及其耕地種植速生林的時(shí)空分布。

2.4?土地覆被變化動(dòng)態(tài)分析。

參考已有的土地覆被變化動(dòng)態(tài)分析研究，首先根據(jù)土地覆被類型圖建立一個(gè)函數(shù)模型y=10*a+b，a表示上一個(gè)時(shí)期的土地覆被類型代碼，b表示下一個(gè)時(shí)期的土地覆被類型代碼，y表示從上一個(gè)時(shí)期到下一個(gè)時(shí)期土地覆被類型發(fā)生的變化。主要利用ArcGIS中的柵格計(jì)算器進(jìn)行計(jì)算。例如，對(duì)于某一像元，2001年像元值為1（代表林地類型），2006年像元值為2（代表林地），可以計(jì)算得到y(tǒng)值為12，代表1（林地）向2（耕地）轉(zhuǎn)化。

3?結(jié)果與討論

3.1?2001、2006、2011和2017年四個(gè)時(shí)期土地覆被情況。泗水縣南北部丘陵山地地區(qū)主要是被裸巖覆蓋，并有零散的林地覆蓋。耕地、建筑用地主要分布在中部地勢(shì)相對(duì)平坦的地區(qū)，在林地多分布在城鄉(xiāng)居民點(diǎn)的周圍。整個(gè)研究區(qū)耕地和林地所占比重較大。雖然近20年土地覆被發(fā)生一些變化，但耕地和林地還占主導(dǎo)地位，且土地覆被由耕地轉(zhuǎn)化為林地的現(xiàn)象較為明顯。

3.2?土地覆被變化時(shí)空格局分析。2001-2006年間，林地面積增加，其主要來(lái)源為耕地和建筑用地（表1）。林地所占比重由2001年的19.5%上升到2006年的20.9%。耕地面積減少，其主要去向?yàn)榱值睾徒ㄖ玫?。耕地所占比重?001年的29.3%減少到2006年的26.0%。雖然土地覆被類型有所轉(zhuǎn)移，但總面積變化不明顯。2006-2011年，林地面積增加了220km2，由2006年的20.9%增加到2011年的40.4%，其主要是由耕地轉(zhuǎn)移而來(lái)（表2）。耕地明顯減少，由26.0%轉(zhuǎn)移到24.3%，主要轉(zhuǎn)變成林地。2011-2017年，林地面積迅速增加，耕地面積繼續(xù)減少，轉(zhuǎn)化速度不斷加快。林地所占比重由40.4%增加到49.9%，約占整個(gè)泗水縣面積的一半（表3）。其中由耕地轉(zhuǎn)移的林地占78.5%，耕地面積縮減到13.1%。總體上2001-2017年林地增加了344km2，耕地減少了183km2。林地的增加主要是由耕地轉(zhuǎn)移而來(lái)。

3.3?耕地轉(zhuǎn)移為速生林的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

耕地向林地轉(zhuǎn)換空間格局變化是農(nóng)戶作物類型選擇的結(jié)果。農(nóng)戶作物類型選擇決策是農(nóng)戶在社會(huì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和政策等宏觀因素與土地特性、農(nóng)戶特征等微觀因素約束下，合理配置土地、資本和勞力等資源，實(shí)現(xiàn)家庭效用最大化目標(biāo)的過(guò)程。

（1）速生林比耕地收益更多。研究區(qū)東鄰臨沂市，該市被稱為“板材之都”，對(duì)木材的需求非常大。除此之外，木材用途廣泛，可以用來(lái)當(dāng)作建筑材料、造紙、建造家具等。農(nóng)戶最基礎(chǔ)的收益來(lái)源于農(nóng)作物，但近年來(lái)，糧食價(jià)格持續(xù)走低，而林木市場(chǎng)卻需求旺盛，2007年上半年楊木價(jià)格曾一度達(dá)到1350元/m3， 糧食等農(nóng)產(chǎn)品和楊木價(jià)格在市場(chǎng)上的不同走向，有利于楊樹林面積迅速擴(kuò)張，而糧食作物播種面積下降。此外，速生林管理簡(jiǎn)單，生長(zhǎng)速度快，能夠在短時(shí)間內(nèi)獲得更高的效益。

（2）年輕勞動(dòng)力外出務(wù)工使得農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力缺乏。農(nóng)業(yè)給家庭帶來(lái)的收入有限，更多人傾向于非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)。特別是一些年輕勞動(dòng)力，外出務(wù)工現(xiàn)象普遍存在。年輕人外出務(wù)工，在大城市從事了相對(duì)“輕工業(yè)”的勞作方式，不愿再回到農(nóng)村務(wù)農(nóng)。在我國(guó)快速城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)現(xiàn)象突出，從上世紀(jì)末的民工潮到本世紀(jì)初的民工荒。相對(duì)于農(nóng)作物的精耕細(xì)作來(lái)說(shuō)，種植速生林所需要的勞動(dòng)力更少，適應(yīng)了勞動(dòng)力不足的現(xiàn)象。

（3）林地對(duì)耕地的脅迫效應(yīng)嚴(yán)重。農(nóng)戶種植速生林的決策對(duì)周邊農(nóng)戶的影響較大。楊樹的根系較為深遠(yuǎn)，能夠奪取周邊耕地的養(yǎng)分，并且樹干高大，遮擋陽(yáng)光，影響周邊農(nóng)作物的生長(zhǎng)。所以，在耕地種植區(qū)一旦有種植速生林的現(xiàn)象，周邊耕地也被迫轉(zhuǎn)為速生林的可能性明顯增加。另外，種植楊樹之后土壤的有機(jī)質(zhì)會(huì)發(fā)生一定的變化，肥力會(huì)下降，含水量也會(huì)發(fā)生變化，對(duì)農(nóng)作物的耕種產(chǎn)生了消極的影響。

（4）制度原因。農(nóng)村土地承包關(guān)系長(zhǎng)期化給樹木生長(zhǎng)提供了充足的時(shí)間，農(nóng)村土地承包期30年不變，可以滿足一棵樹木成材的需要。另外，政府大力推行退耕還林、綠色通道、速生豐產(chǎn)用材林基地等工程，給予樹苗補(bǔ)助、資金補(bǔ)助等政策激勵(lì);鼓勵(lì)農(nóng)戶進(jìn)行農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，提高農(nóng)民收入。

4?結(jié)論

本研究結(jié)果表明：2001-2017年，速生林面積擴(kuò)大了344km2，其中大部分是由耕地轉(zhuǎn)移而來(lái)。相應(yīng)地耕地面積大幅度減少。裸地大面積轉(zhuǎn)移為速生林，這主要是由于人們環(huán)保意識(shí)增強(qiáng)和水土保持措施實(shí)施的結(jié)果。耕地種植速生林的主要原因有：速生林經(jīng)濟(jì)效益更高;鄰地是否為速生林對(duì)農(nóng)戶的種植決策影響明顯;年輕人外出務(wù)工，勞動(dòng)力缺乏;一些土地利用政策。要想扭轉(zhuǎn)這一局面，一是要加強(qiáng)宏觀調(diào)控，制定相應(yīng)的土地利用計(jì)劃，堅(jiān)守耕地18億畝紅線，確保糧食安全;二是制定相應(yīng)的補(bǔ)貼政策，滿足農(nóng)戶的利益需求，留住年輕勞動(dòng)力;三是修筑水利工程，讓農(nóng)民不再“看天吃飯”，讓務(wù)農(nóng)不再那么辛苦，通過(guò)推廣機(jī)械生產(chǎn)等措施，使糧食生產(chǎn)得到保障。

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