金磊 吳冕 支俊俊 劉王兵 王進 龐韶鵬

摘 要 遙感技術(shù)因其探測范圍廣、時效性高、成本較低等優(yōu)勢，在耕地保護工作中發(fā)揮著重要作用。結(jié)合安徽省補充耕地項目“大起底”專項核查整治等具體工作，詳細介紹遙感技術(shù)在土地整治、耕地“非農(nóng)化”“非糧化”監(jiān)測、耕地生態(tài)保護與生態(tài)修復、耕地地力變化及耕地保護監(jiān)督檢查等5個方面的應用。

關(guān)鍵詞 遙感；耕地保護；土地整治；安徽省

中圖分類號：TP701；S127 文獻標志碼：C DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2024.02.050

耕地是糧食生產(chǎn)的基礎，耕地保護是全球面臨的一項重要任務，它關(guān)乎糧食安全、生態(tài)環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展等諸多方面。同時，耕地保護是我國保障農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要戰(zhàn)略之一，對于保障糧食安全和維護農(nóng)村社會經(jīng)濟穩(wěn)定具有重要意義。然而，由于自然環(huán)境變化和人類活動的影響，耕地資源的面積和質(zhì)量面臨著巨大的挑戰(zhàn)。當前，我國已實行最嚴格的耕地保護制度，要求堅決守牢耕地保護紅線和糧食安全底線，強調(diào)要像保護大熊貓一樣保護耕地。因此，保護耕地，防止耕地流失，提高耕地質(zhì)量，是我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要任務[1]。

遙感技術(shù)，特別是衛(wèi)星遙感技術(shù)，能夠提供大范圍、多時相的土地利用信息，對于及時掌握耕地利用現(xiàn)狀信息、監(jiān)測耕地動態(tài)變化、評估耕地保護效果等方面都具有重要意義。通過對遙感影像的解譯和分析，可以獲取土地利用類型、土壤類型、植被覆蓋情況等信息，為耕地保護提供科學技術(shù)支撐。本文旨在結(jié)合實際案例介紹遙感技術(shù)在土地整治、耕地“非農(nóng)化”“非糧化”監(jiān)測、耕地地力變化、生態(tài)質(zhì)量監(jiān)測以及耕地監(jiān)督檢查等方面的實際應用，以期為進一步推動遙感技術(shù)在耕地保護工作中的應用提供參考。

1 遙感技術(shù)在土地整治中的應用

遙感技術(shù)，特別是無人機遙感技術(shù)和高分辨率衛(wèi)星遙感影像，能夠提供精細至地塊的精準、實時信息，已經(jīng)在土地整治方面發(fā)揮了重要作用。此外，遙感與深度學習技術(shù)相結(jié)合，能夠自動對遙感影像信息進行快速準確的處理和分析，為科學高效開展土地整治工作提供了強有力的技術(shù)支持。

1.1 無人機遙感技術(shù)

無人機遙感技術(shù)具有應用靈活性高、成本低、數(shù)據(jù)獲取快速等優(yōu)點，可提供高分辨率、高精度的影像數(shù)據(jù)。該類影像數(shù)據(jù)不僅可以用于土地整治前的詳細勘察，還可以用于整治過程中的動態(tài)監(jiān)測和整治后的效果評估。通過無人機遙感技術(shù)，可以獲取土地表面的詳細信息，包括精準地提取土地的微地形、植被覆蓋情況、土地利用等信息，從而為土地整治規(guī)劃設計方案的制訂提供依據(jù)[2]。例如，在土地整治前期，通過無人機拍攝的高清圖片和視頻，可以分析待整治區(qū)域內(nèi)各種自然條件（如地形、植被覆蓋情況等）和人為因素（如建筑物、道路等）對土地整治可能產(chǎn)生的影響，從而科學規(guī)劃涉及土地整治項目工程。在土地整治過程中，通過定期進行無人機航測，可以實時監(jiān)測工程進展情況，及時發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的問題。土地整治完成后，通過整治項目實施前后遙感影像的變化對比，可以直觀反映工程的竣工情況，并且還可以對已實施的土地整治項目進行自動化動態(tài)監(jiān)測。1）利用無人機采集不同時期的土地高分辨率影像，提取無人機影像在光譜和紋理等方面的特征，采用機器學習算法開展土地利用自動化分類，如分為耕地、林地、草地、水域、建設用地等類型。2）通過不同時期影像的對比，當土地利用類型發(fā)生變化時，根據(jù)發(fā)生變化的類型識別土地整治項目。例如，當土地利用類型由非耕地轉(zhuǎn)變?yōu)楦貢r，可識別為補充耕地項目，并可根據(jù)不同來源的土地利用類型進一步識別為林地復墾、坑塘水面復墾等農(nóng)用地整治項目；若由建設用地轉(zhuǎn)變?yōu)楦兀瑒t識別為建設用地復墾項目；還可以根據(jù)耕地的不同類型，如旱地向水田的轉(zhuǎn)變，識別“旱改水”等農(nóng)用地質(zhì)量提升項目。3）根據(jù)實地調(diào)查數(shù)據(jù)進行精度評價，以驗證自動化分類的準確性和可靠性。該方法可以獲得高精度的識別結(jié)果，同時可以提升監(jiān)測效率。

1.2 衛(wèi)星高分辨率遙感影像

衛(wèi)星高分辨率遙感影像可以提供更大范圍的土地覆蓋信息。通過對這些影像的解譯和分析，可以提取土地利用現(xiàn)狀、地形地貌、土壤侵蝕程度、水土流失情況等詳細信息，為土地整治提供科學依據(jù)。高分辨率遙感影像還可以用于大范圍監(jiān)測土地整治工程的實施效果，評估整治措施的效益。在具體研究中，不少學者通過對遙感影像進行自動分類，并引入景觀格局指標開展景觀格局分析，提取土地整治區(qū)域的要素空間特征[3]。

1.3 深度學習技術(shù)

深度學習作為一種先進的機器學習方法，在遙感影像自動分類識別中發(fā)揮了重要作用。通過構(gòu)建深度學習模型，可以自動識別和分類遙感影像中的各種地物，包括建筑物、道路、水體、植被等，同時能夠大幅提高遙感影像解譯的效率和準確率。在土地整治中，深度學習技術(shù)可以用于自動識別受損土地、裸露土壤、侵蝕溝壑等，為土地整治提供精確的空間位置和定量信息。深度學習技術(shù)在此過程中能夠發(fā)揮關(guān)鍵作用，對于了解土地利用現(xiàn)狀、評估土地整治效果、預測土地利用變化趨勢等方面都具有重要意義[4]。此外，深度學習技術(shù)可用于識別和監(jiān)測土地整治過程中需要提取的各類地物信息。例如，通過對遙感圖像進行深度學習分析，可及時發(fā)現(xiàn)土地退化、水土流失、生態(tài)環(huán)境惡化等問題，并據(jù)此制定相應的整治措施。同時，通過對整治實施成效進行深度學習評估，可以及時掌握整治工作的效果，為后續(xù)工作提供參考。

2 遙感技術(shù)在耕地“非農(nóng)化”“非糧化”監(jiān)測中的應用

耕地“非農(nóng)化”“非糧化”是指耕地轉(zhuǎn)化為建設用地或其他農(nóng)用地的行為。遙感技術(shù)在耕地“非農(nóng)化”“非糧化”監(jiān)測中具有獨特的應用優(yōu)勢。通過對不同時相的遙感影像進行對比分析，可以及時發(fā)現(xiàn)土地利用變化，判斷其是否轉(zhuǎn)化為非農(nóng)用地或非糧食生產(chǎn)用途。此外，遙感技術(shù)可以結(jié)合地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）和深度學習技術(shù)等，對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行空間分析和綜合評估，為制定相關(guān)防治措施提供科學依據(jù)。

例如，在安徽省補充耕地項目“大起底”專項核查整治工作中，遙感技術(shù)在補充耕地“非農(nóng)化”“非糧化”監(jiān)測工作中取得了良好的應用效果。該項工作的具體內(nèi)容包括補充耕地信息獲取、樣本集的構(gòu)建、自研深度學習模型構(gòu)建、問題圖斑識別，以及省級下發(fā)核查等（見圖1）。在該項工作中，根據(jù)具體樣本空間位置將樣本分別構(gòu)建為訓練樣本集和驗證樣本集，利用GIS空間分析方法和自研深度學習遙感影像自動分類算法對補充耕地地塊數(shù)據(jù)進行分析并提取出疑似問題地塊，這些地塊被賦予問題類別（非農(nóng)化、非糧化、水田返旱、撂荒等類型）。在遙感自動識別結(jié)果的基礎上進一步整理歸檔，制作數(shù)據(jù)庫[5]。然后，將疑似問題地塊信息以表格形式下發(fā)到市縣進行核實、舉證。對于確認存在問題的地塊，制定分類處置措施及時序安排，并在規(guī)定時間內(nèi)完成整改。

3 遙感技術(shù)在耕地生態(tài)保護與生態(tài)修復中的應用

隨著科技的發(fā)展，遙感技術(shù)已成為地球科學、環(huán)境科學、生態(tài)學等領(lǐng)域的重要工具。遙感技術(shù)可以提供大范圍、周期性、實時性的數(shù)據(jù)，為生態(tài)保護和生態(tài)修復提供重要的決策依據(jù)。此外，遙感技術(shù)與其他技術(shù)的結(jié)合可以更好地發(fā)揮其在生態(tài)保護和修復中的作用，如與GIS和全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）等技術(shù)結(jié)合，可以更好地管理和分析遙感數(shù)據(jù)，提高監(jiān)測和評估的準確性[6]。

3.1 農(nóng)田生態(tài)環(huán)境監(jiān)測

應用遙感技術(shù)可以實現(xiàn)對農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的全面監(jiān)測。通過獲取高分辨率的遙感影像，可以對農(nóng)田的植被覆蓋、土壤質(zhì)量、水體分布等進行準確的測量和分析。這為農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的評估和保護提供了基礎數(shù)據(jù)，有助于發(fā)現(xiàn)和解決存在的生態(tài)環(huán)境問題，及時采取措施進行調(diào)整和改善。例如，如果發(fā)現(xiàn)某區(qū)域農(nóng)田的植被覆蓋度降低，可能意味著該區(qū)域的土壤質(zhì)量下降或水資源短缺，需要采取相應的措施進行改善。

3.2 農(nóng)業(yè)氣象災害監(jiān)測與預警

遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)氣象災害監(jiān)測與預警中也發(fā)揮了重要作用。例如，通過遙感技術(shù)可以實時監(jiān)測農(nóng)田的水分狀況，當發(fā)現(xiàn)農(nóng)田水分含量低于正常水平時，可以及時發(fā)出干旱預警，為農(nóng)民提供及時的應對措施。此外，遙感技術(shù)可以通過對氣象數(shù)據(jù)的監(jiān)測和分析，預測未來的氣候趨勢，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供氣候預測和預警。

3.3 退化土地修復

遙感技術(shù)在退化土地修復方面具有廣泛的應用。例如，通過遙感技術(shù)可以實現(xiàn)對農(nóng)田土地的精細評估，根據(jù)評估結(jié)果制訂針對性的修復方案。對于土壤質(zhì)量下降的區(qū)域，可以通過增加有機肥、實施輪作等措施改善土壤質(zhì)量；對于水資源短缺的區(qū)域，可以通過修建水利設施、推廣節(jié)水灌溉技術(shù)等措施提高水資源利用效率。

3.4 污染土地修復

遙感技術(shù)在污染土地修復方面也具有較大的應用潛力。通過對污染土地的高分辨率遙感影像進行分析，可以準確地檢測出污染物的分布和濃度，為污染治理提供依據(jù)。例如，對于重金屬污染的土地，可以通過遙感技術(shù)檢測出污染的程度和范圍，然后采取相應的治理措施。此外，遙感技術(shù)可以用于監(jiān)測污染治理的效果，為污染治理提供反饋和調(diào)整的依據(jù)。

4 遙感技術(shù)在耕地地力變化監(jiān)測中的應用

地力變化是指土壤肥力的變化，是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素。遙感技術(shù)在地力變化監(jiān)測中的應用方法主要包括光譜分析和圖像處理。光譜分析是通過分析地物的光譜特征，了解土壤的肥力狀況和變化趨勢[7]。圖像處理則是通過對遙感影像的處理和分析，提取地物的空間信息和形態(tài)特征，進而評估土壤的肥力狀況。例如，結(jié)合土壤樣點數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)可實現(xiàn)土壤有機碳含量的變化監(jiān)測。具體技術(shù)方法（見圖2）包括：以2020年安徽省耕地土壤調(diào)查工作獲得的6 435個土壤表層樣點數(shù)據(jù)為基礎，在Google Earth Engine遙感云計算平臺上獲取不同時期的10 m分辨率Sentinel-2影像、氣候因子數(shù)據(jù)、30 m分辨率的數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）數(shù)據(jù)等，提取歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、植被指數(shù)、氣溫、降水量、高程、坡度等特征指標，利用隨機森林算法構(gòu)建土壤-景觀模型，從而建立土壤有機碳含量與特征指標之間的定量關(guān)系，得到不同時期的土壤有機碳含量空間分布圖，通過對比分析，進一步得到不同時期土壤有機碳含量的變化信息。

遙感技術(shù)在地力變化監(jiān)測中同樣取得了顯著的應用效果。例如，利用高光譜遙感技術(shù)可以獲取土壤的多種化學成分和物理性質(zhì)，進而評估土壤的肥力狀況。通過對不同時期遙感影像的比較和分析，可以及時發(fā)現(xiàn)地力變化的情況，為采取相應的農(nóng)業(yè)措施提供依據(jù)[8]。此外，遙感技術(shù)可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供重要的決策支持。

5 遙感技術(shù)在耕地保護監(jiān)督檢查中的應用

為了保護耕地資源，需要采取有效的措施進行監(jiān)督檢查。遙感技術(shù)作為一種先進的空間信息技術(shù)，已經(jīng)被廣泛應用于耕地保護監(jiān)督檢查，具體應用包括耕地利用狀況監(jiān)測、耕地質(zhì)量評價、耕地資源保護政策制定等方面。

5.1 耕地利用狀況監(jiān)測

應用遙感技術(shù)監(jiān)測土地利用狀況，及時發(fā)現(xiàn)和掌握耕地變化情況，為耕地保護提供科學依據(jù)。利用遙感影像技術(shù)，可以獲取耕地的面積、位置、利用類型等信息，同時可以監(jiān)測耕地的動態(tài)變化，及時發(fā)現(xiàn)和制止非法占用耕地行為。例如，通過遙感影像解析出城市周邊地區(qū)的土地利用類型，對于非法占用耕地的情況進行監(jiān)測和預警，為相關(guān)部門提供決策支持。

5.2 耕地質(zhì)量評價

應用遙感技術(shù)監(jiān)測土壤理化性質(zhì)、植被覆蓋度等因子，評估耕地的質(zhì)量狀況。通過對遙感影像的解譯和分析，可以獲取耕地的土壤類型、肥力、水分等指標，同時可以通過對植被覆蓋度的監(jiān)測了解耕地的生產(chǎn)能力。這些信息對于制定耕地保護政策、提高耕地利用效率具有重要意義。例如，通過對遙感影像的解譯和分析，評估不同地區(qū)的耕地質(zhì)量狀況，為制定差異化的耕地保護政策提供依據(jù)。

5.3 耕地資源保護政策制定

應用遙感技術(shù)可以為耕地資源保護政策的制定提供科學依據(jù)和支持。通過對耕地面積、分布、利用狀況等信息的獲取和分析，可以了解耕地的現(xiàn)狀和變化趨勢，為政策制定提供數(shù)據(jù)支撐。同時，可以應用遙感技術(shù)監(jiān)測、評估政策實施效果，為政策的調(diào)整和完善提供參考。例如，通過對遙感影像的解析和分析，掌握新增耕地和生態(tài)退耕等政策的實施效果，為政策的調(diào)整和完善提供依據(jù)。

6 結(jié)語

遙感技術(shù)具有大范圍、動態(tài)、快速和準確的監(jiān)測能力，在耕地保護工作中具有廣泛的應用價值，可為土地整治、耕地“非農(nóng)化”“非糧化”監(jiān)測、耕地地力變化、耕地生態(tài)質(zhì)量監(jiān)測及監(jiān)督檢查等方面提供重要的技術(shù)支持。

未來，遙感技術(shù)將在耕地保護工作中發(fā)揮更大的作用。隨著技術(shù)的進步，遙感數(shù)據(jù)的精度和分辨率將進一步提高，能夠更準確地提取地物信息和評估耕地質(zhì)量。同時，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，將遙感數(shù)據(jù)與文本、監(jiān)控視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)進行集成，結(jié)合先進數(shù)據(jù)挖掘算法有望更加快速精準地獲取耕地信息，從而更高質(zhì)量地服務于耕地保護工作。

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（責任編輯：張春雨）