摘 要：隨著遙感技術(shù)的不斷進步，其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，為高標準農(nóng)田建設(shè)提供了新的思路和方法。探討了遙感技術(shù)在高標準農(nóng)田建設(shè)中的應(yīng)用，具體包括土地資源評估、農(nóng)田規(guī)劃、作物監(jiān)測及農(nóng)業(yè)災(zāi)害管理中遙感技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢，提出了遙感技術(shù)在高標準農(nóng)田建設(shè)中的應(yīng)用策略，并分析了遙感信息提取與計算方法，為高標準農(nóng)田建設(shè)效率的提高提供參考。

關(guān)鍵詞：遙感技術(shù)；高標準農(nóng)田；土地資源；數(shù)據(jù)分析

中圖分類號：S29 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）09–00-03

高標準農(nóng)田建設(shè)是提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力和保障糧食安全的關(guān)鍵舉措。隨著全球人口增長和城市化進程加快，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要求不斷提高，如何實現(xiàn)高效、可持續(xù)的農(nóng)業(yè)發(fā)展成為研究的重要方向。近年來，作為一種高效的數(shù)據(jù)采集和分析工具，遙感技術(shù)已在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域顯示出其獨特的優(yōu)勢。遙感技術(shù)能夠通過衛(wèi)星或航空傳感器獲取大范圍、高分辨率的地面數(shù)據(jù)，為農(nóng)田建設(shè)提供精確的信息支持。遙感技術(shù)在高標準農(nóng)田建設(shè)中的應(yīng)用涵蓋多個方面，包括土地資源評估、農(nóng)田規(guī)劃、作物監(jiān)測等。在土地資源評估中，遙感技術(shù)能夠獲取土壤特性、氣候條件和地形地貌等信息，這些數(shù)據(jù)對農(nóng)田的選址和優(yōu)化具有重要意義。在農(nóng)田規(guī)劃中，遙感數(shù)據(jù)幫助分析土地的適宜性，制定科學的種植方案，提高土地利用效率。在作物監(jiān)測方面，遙感技術(shù)通過分析作物生長狀況、健康狀況和生產(chǎn)能力，提供及時的農(nóng)業(yè)管理決策支持。

1 遙感技術(shù)在高標準農(nóng)田建設(shè)中的應(yīng)用

1.1 土地資源評估

遙感技術(shù)在土地資源評估中的應(yīng)用主要依賴于衛(wèi)星影像和航空攝影數(shù)據(jù)，獲取的遙感數(shù)據(jù)通過不同波段的電磁波反射反映地表特征[1-2]。具體來說，遙感技術(shù)可以通過光譜分析識別土壤類型、評估土壤肥力及檢測土壤濕度。例如，歸一化植被指數(shù)（NDVI）可以用于分析土壤的綠植覆蓋情況，進而推測土壤的健康狀態(tài)。高分辨率影像能夠揭示土壤的不同成分和結(jié)構(gòu)，通過遙感數(shù)據(jù)與土壤樣品的實地驗證相結(jié)合，能準確評估土壤的物理和化學性質(zhì)。此外，遙感技術(shù)還可以提供地形地貌信息，幫助識別水土流失區(qū)、濕地及侵蝕區(qū)域，結(jié)合數(shù)字高程模型（DEM），可以對土地的坡度、坡向進行分析，這些信息對土地資源的合理規(guī)劃和管理具有重要意義。

1.2 農(nóng)田規(guī)劃

農(nóng)田規(guī)劃涉及土地的合理利用和布局優(yōu)化，遙感技術(shù)提供了大范圍、高分辨率的地表信息，為農(nóng)田規(guī)劃提供了科學依據(jù)。利用遙感影像，可以分析地塊的形狀、面積、鄰近環(huán)境及基礎(chǔ)設(shè)施條件。遙感技術(shù)中的影像分類技術(shù)（最大似然分類、支持向量機分類等）能夠精確分類影像中的土地類型，從而確定最適合的土地利用模式。遙感數(shù)據(jù)還可用于規(guī)劃農(nóng)田水利系統(tǒng)，如通過分析地形起伏與水流路徑，優(yōu)化灌溉系統(tǒng)的布局，且遙感技術(shù)結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）可以對農(nóng)田進行空間分析，完善作物輪作制度，制定合理的施肥和灌溉方案，確保土地資源的可持續(xù)利用[3-5]。

1.3 作物監(jiān)測

在農(nóng)業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，利用遙感影像可獲取作物生長的空間分布信息，可以實時監(jiān)測作物的健康狀態(tài)、長勢變化及生長階段。遙感技術(shù)中的植被指數(shù)（NDVI、EVI等）是評估作物生長情況的關(guān)鍵指標，能夠反映作物的葉面積指數(shù)、光合有效輻射吸收等生長信息。此外，多光譜和高分辨率影像能夠監(jiān)測作物的病蟲害發(fā)生情況，如通過色彩變化檢測作物的葉片黃化或萎縮情況。遙感技術(shù)還支持作物產(chǎn)量預(yù)測，通過分析生長曲線和氣象數(shù)據(jù)，可以預(yù)測作物的成熟期和潛在產(chǎn)量，采集的信息有助于精準施肥、灌溉和病蟲害防治，提高作物的產(chǎn)量和品質(zhì)。

1.4 農(nóng)業(yè)災(zāi)害管理

遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)災(zāi)害管理中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在災(zāi)害監(jiān)測、損失評估和災(zāi)后恢復(fù)。遙感影像能夠在災(zāi)害發(fā)生后迅速獲取受災(zāi)區(qū)域的情況，為應(yīng)急管理提供實時數(shù)據(jù)，在洪水災(zāi)害中，通過分析衛(wèi)星影像中的水體變化，可以評估洪水的擴散范圍和影響程度。在干旱或鹽堿化問題中，遙感技術(shù)可以監(jiān)測土壤的濕度變化，評估干旱對作物生長的影響。此外，遙感技術(shù)還能夠評估災(zāi)后恢復(fù)情況，通過影像分析判斷土壤修復(fù)效果和作物恢復(fù)進度，結(jié)合遙感數(shù)據(jù)與地面調(diào)查結(jié)果，制定科學的災(zāi)后恢復(fù)和重建計劃，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的韌性和恢復(fù)能力[6]。

2 遙感技術(shù)在高標準農(nóng)田建設(shè)中的運用策略

2.1 數(shù)據(jù)源的處理與校正

遙感技術(shù)依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源來進行精確分析和決策。在獲取遙感數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)處理和校正是確保數(shù)據(jù)準確性和可靠性的關(guān)鍵步驟。遙感數(shù)據(jù)處理主要包括輻射校正、幾何校正和大氣校正。

第一，輻射校正旨在消除傳感器響應(yīng)和環(huán)境因素對影像的影響。遙感影像通常受到傳感器噪聲、傳輸系統(tǒng)不一致性和大氣散射的影響。輻射校正通過將影像中的像素值轉(zhuǎn)換為實際的地表輻射值，從而消除這些影響。第二，幾何校正是確保遙感影像的空間準確性，確保影像與實際地理位置的一致性，幾何校正通過配準影像到地球表面的實際坐標系統(tǒng)，糾正影像中的幾何畸變。第三，大氣校正則旨在修正大氣對遙感數(shù)據(jù)的影響。大氣校正通過使用大氣輻射傳輸模型（如6S、MODTRAN）估算和消除這些影響，從而獲取實際的地表反射率。大氣校正可以利用地面氣象數(shù)據(jù)和傳感器的觀測條件進行。

2.2 土地分類與適宜性評估

高標準農(nóng)田土地分類與適宜性評估是基礎(chǔ)性工作，土地分類與適宜性評估能夠為合理規(guī)劃土地利用提供科學依據(jù)，遙感技術(shù)通過獲取大范圍的地表信息，并結(jié)合地面實測數(shù)據(jù)，進一步將地表劃分為不同的土地利用類型。常用的分類方法包括監(jiān)督分類和無監(jiān)督分類。監(jiān)督分類需要提供訓練樣本，利用分類器（最大似然分類、支持向量機、隨機森林等）對影像進行分類。這些方法可以根據(jù)樣本數(shù)據(jù)建立分類模型，進而對整個影像進行分類。

結(jié)合土壤、氣候、地形等信息，進行綜合評估。遙感數(shù)據(jù)中的植被指數(shù)（如NDVI、EVI）可以用于評估土壤肥力和作物生長潛力。利用多準則決策分析（MCDA），將遙感數(shù)據(jù)與地面數(shù)據(jù)相結(jié)合，建立適宜性評估模型。常用的MCDA方法包括層次分析法（AHP）、加權(quán)線性組合（WLC）等，這些方法可以將不同指標進行綜合評估，得出土地的適宜性等級。

2.3 動態(tài)監(jiān)測作物生長

遙感技術(shù)在動態(tài)監(jiān)測作物生長方面的應(yīng)用，能夠?qū)崟r獲取作物生長的空間分布和變化情況，為農(nóng)業(yè)管理提供數(shù)據(jù)支持。動態(tài)監(jiān)測主要依賴于遙感影像中的植被指數(shù)和生長模型。

植被指數(shù)（如NDVI、EVI）是反映作物生長狀態(tài)的重要指標。NDVI通過計算紅光和近紅外光的反射率差異評估植被的健康狀況。作物生長模型結(jié)合遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進行作物生長模擬和預(yù)測。常見的模型包括作物生產(chǎn)模型（如CERES、DSSAT）和生物物理模型。這些模型可以利用遙感數(shù)據(jù)中的植被指數(shù)、氣象數(shù)據(jù)及土壤數(shù)據(jù)，對作物的生長階段、產(chǎn)量進行預(yù)測。對不同時間點的遙感數(shù)據(jù)進行分析，能夠監(jiān)測作物的生長動態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)生長問題并進行調(diào)整。

2.4 災(zāi)害監(jiān)測與評估

災(zāi)害監(jiān)測與評估主要包括災(zāi)害檢測、影響評估和恢復(fù)監(jiān)測，災(zāi)害檢測通過遙感影像中的變化檢測技術(shù)，及時識別災(zāi)害發(fā)生情況。變化檢測技術(shù)包括影像差異分析和變化指數(shù)分析。影像差異分析通過比較災(zāi)前災(zāi)后的影像，識別出變化區(qū)域。

此外，恢復(fù)監(jiān)測通過遙感數(shù)據(jù)跟蹤災(zāi)后恢復(fù)情況，評估恢復(fù)措施的效果。恢復(fù)監(jiān)測包括對植被恢復(fù)、土壤修復(fù)和基礎(chǔ)設(shè)施重建的評估。通過對比災(zāi)后不同時間點的遙感影像，監(jiān)測植被覆蓋率的變化、土壤濕度的恢復(fù)情況等，制定進一步的恢復(fù)措施，遙感技術(shù)能夠提供長期的監(jiān)測數(shù)據(jù)，幫助調(diào)整恢復(fù)策略，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

3 高標準農(nóng)田建設(shè)中遙感信息的提取方法

3.1 面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?/p>

面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄊ且环N基于圖像對象而非單一像素進行圖像分類的技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于高標準農(nóng)田建設(shè)中的遙感信息提取，通過將遙感影像劃分為具有相似特征的對象（或區(qū)域），分類精度和準確性得到顯著提升，特別是在復(fù)雜地形和地物類型的識別中表現(xiàn)優(yōu)越。

面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄐ枰獙⑦b感影像分割成具有相似光譜、紋理、形狀和上下文特征的對象，該過程稱為影像分割。影像分割可以采用多尺度分割方法，根據(jù)不同尺度的特征進行分割。分割算法通常基于圖像的光譜信息、紋理特征和對象的形狀及邊界。常用的分割算法包括均值漂移分割和區(qū)域生長分割等。在影像分割后，需要從每個圖像對象中提取各種特征，用于后續(xù)的分類。特征提取包括光譜特征、紋理特征、形狀特征和上下文特征。光譜特征基于對象的光譜反射率值，紋理特征基于對象的紋理模式，形狀特征包括對象的形狀和邊界信息，上下文特征涉及對象與周圍環(huán)境的關(guān)系。需要對分類結(jié)果進行后處理以提高結(jié)果的準確性和一致性。

3.2 基于反演的遙感信息提取

3.2.1 土壤濕度反演

土壤濕度是影響作物生長和農(nóng)田管理的重要因素。在遙感數(shù)據(jù)中，如合成孔徑雷達（SAR）影像，能夠用于土壤濕度的反演。SAR影像中的散射強度與土壤濕度有較強的相關(guān)性。常用的反演方法包括物理模型反演和經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱?。物理模型（如水分散射模型）基于土壤的電磁特性，模擬土壤濕度對SAR信號的影響。經(jīng)驗?zāi)Ｐ停ㄈ缁貧w分析）則通過建立土壤濕度與SAR信號之間的回歸關(guān)系進行反演。

3.2.2 作物生長參數(shù)反演

作物生長參數(shù)，如葉面積指數(shù)（LAI）、干物質(zhì)積累（DMA）等，直接影響作物的生長和產(chǎn)量。利用遙感數(shù)據(jù)和生物物理模型（如作物生長模型），可以反演這些參數(shù)。常見的模型包括PROSAIL模型，它結(jié)合了植被光譜和生物物理特性，通過對遙感數(shù)據(jù)的反演計算出作物的葉面積指數(shù)和干物質(zhì)積累。反演得到的參數(shù)可以用于預(yù)測作物的生長趨勢和產(chǎn)量，為農(nóng)業(yè)管理提供決策支持。

3.2.3 數(shù)據(jù)融合

為了提高反演精度，可以將多源遙感數(shù)據(jù)進行融合。結(jié)合光學影像、雷達影像和氣象數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)融合技術(shù)（如多傳感器數(shù)據(jù)融合），可以獲得更全面的地表信息。數(shù)據(jù)融合方法可以包括加權(quán)平均、主成分分析等，綜合不同數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，提升反演結(jié)果的準確性。

4 高標準農(nóng)田遙感指標識別計算方法

4.1 自然因素指標計算

自然因素指標包括氣候條件和地形地貌指標，氣候條件包括溫度、降水量、濕度等，相關(guān)因素直接影響作物的生長和農(nóng)田的管理。遙感數(shù)據(jù)可以被用于監(jiān)測和分析這些氣候條件。地表溫度是通過遙感輻射定標和大氣校正后獲得的，能夠反映地表溫度的變化。結(jié)合長期氣候數(shù)據(jù)，可以評估溫度對作物生長的影響。地形地貌影響水土流失、灌溉效率和作物種植。利用數(shù)字高程模型（DEM）進行地形分析，通過DEM數(shù)據(jù)計算地形坡度和坡向。這些信息對評估水土流失風險和選擇適宜的灌溉方式至關(guān)重要。坡度的計算使用梯度算法，坡向的計算則基于地形的方位角度，在此基礎(chǔ)上的TWI是評估地形水分積累的指標，通過DEM數(shù)據(jù)計算。該指數(shù)結(jié)合坡度和流域面積信息，被用于評估地形對水分的影響，從而優(yōu)化土壤管理和水資源分配。

4.2 經(jīng)濟因素指標計算

經(jīng)濟因素指標計算涉及對農(nóng)田建設(shè)的經(jīng)濟效益進行量化分析。應(yīng)用遙感技術(shù)結(jié)合經(jīng)濟數(shù)據(jù)，可以評估土地利用效益、投入產(chǎn)出比等經(jīng)濟指標，指導(dǎo)農(nóng)田規(guī)劃和管理，經(jīng)濟因素指標的評估如下。（1）土地利用效益分析。土地利用效益的評估包括對土地利用類型和生產(chǎn)能力的分析。遙感數(shù)據(jù)提供了土地覆蓋和土地利用的信息，這些信息與經(jīng)濟數(shù)據(jù)相結(jié)合，能夠評估不同土地利用類型的經(jīng)濟效益。（2）作物種植效益。通過遙感影像監(jiān)測作物的種植面積和生長狀況。結(jié)合農(nóng)業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)（如作物產(chǎn)量、市場價格），計算作物種植的經(jīng)濟效益。常用的方法包括經(jīng)濟分析模型，通過作物產(chǎn)量和市場價格估算總收益，再減去投入成本，得到凈收益。（3）土地利用變化分析。利用遙感影像進行土地利用變化檢測，分析土地利用變化對經(jīng)濟效益的影響，變化檢測可以使用影像差異法和變化指數(shù)法，計算不同時間點的土地利用變化，并評估其經(jīng)濟影響。

4.3 區(qū)位因素指標計算

區(qū)位因素指標計算涉及對農(nóng)田的地理位置、交通條件、市場接近度等進行分析。這些因素直接影響農(nóng)田的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益。遙感數(shù)據(jù)可用于評估交通基礎(chǔ)設(shè)施的覆蓋情況和運輸網(wǎng)絡(luò)的分布，利用遙感影像中的道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，評估農(nóng)田與主要市場、加工廠、供應(yīng)鏈的距離，通過網(wǎng)絡(luò)分析方法（如最短路徑分析），計算運輸成本和時間。

一方面，可以分析交通基礎(chǔ)設(shè)施（如公路、鐵路）的空間分布，結(jié)合遙感數(shù)據(jù)中的基礎(chǔ)設(shè)施信息，評估交通的便利性。另一方面，市場接近度影響農(nóng)產(chǎn)品的銷售和經(jīng)濟效益。將遙感數(shù)據(jù)與市場信息相結(jié)合，分析農(nóng)田與主要市場的距離和可達性，在此基礎(chǔ)上利用遙感數(shù)據(jù)中的商業(yè)區(qū)域信息，評估農(nóng)田與主要市場的距離。結(jié)合市場價格和需求數(shù)據(jù)，分析市場接近度對農(nóng)田經(jīng)濟效益的影響。此外，應(yīng)用空間分析技術(shù)，評估農(nóng)田的可達性。考慮交通條件、市場分布和物流網(wǎng)絡(luò)，計算農(nóng)田到市場的實際可達性，以優(yōu)化市場布局和農(nóng)田管理策略。

5 結(jié)束語

在高標準農(nóng)田建設(shè)中，遙感技術(shù)的應(yīng)用可以顯著提高土地資源評估、農(nóng)田規(guī)劃、作物監(jiān)測和災(zāi)害管理的效率與精度。應(yīng)用遙感技術(shù)，能夠精準評估土壤類型和肥力，優(yōu)化土地利用布局，調(diào)整水利系統(tǒng)規(guī)劃，并科學安排作物輪作和施肥方案。遙感影像中的植被指數(shù)和生長模型幫助實時監(jiān)控作物健康狀況，及時識別病蟲害和預(yù)測產(chǎn)量。在災(zāi)害管理方面，遙感技術(shù)能快速監(jiān)測災(zāi)情、評估損失和跟蹤恢復(fù)進度，提高災(zāi)后救援的效率，遙感技術(shù)在高標準農(nóng)田建設(shè)中提供精準的數(shù)據(jù)支持，推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻

[1] 王磊，趙明，蘇秀永.多傳感器無人機遙測技術(shù)在高標準農(nóng)田建設(shè)中的應(yīng)用[J].測繪通報，2024（S1）：279-283.

[2] 向啟明.高標準農(nóng)田水利工程環(huán)境影響后評價指標體系分析[J].農(nóng)村科學實驗，2024（2）：69-71.

[3] 方應(yīng)勤.信息化技術(shù)在高標準農(nóng)田水利工程節(jié)水灌溉中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程技術(shù)，2023，43（20）：89-90.

[4] 劉星紅.測繪技術(shù)在高標準基本農(nóng)田建設(shè)中的應(yīng)用[J].工程建設(shè)與設(shè)計，2020（18）：235-236.

[5] 薛秀清.遙感技術(shù)在糧食生產(chǎn)功能區(qū)劃定中的應(yīng)用[J].華北自然資源，2019（2）：108-109，111.

[6] 蘇仁忠.遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)信息化中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程， 2018，8（6）：45-47.

收稿日期：2024-06-11

作者簡介：申鵬飛（1987—），男，陜西涇陽人，高級經(jīng)濟師，研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟。