縣級(jí)耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)定方法研究
——以浙江省松陽縣為例

祝錦霞，徐保根,2，鮑海君,3

（1. 浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)不動(dòng)產(chǎn)研究所，浙江?杭州 310018；2. 浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展研究院，浙江?杭州 310018；3. 浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)城鄉(xiāng)規(guī)劃與管理學(xué)院，浙江?杭州 310018）

縣級(jí)耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)定方法研究
——以浙江省松陽縣為例

祝錦霞1，徐保根1,2，鮑海君1,3

（1. 浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)不動(dòng)產(chǎn)研究所，浙江?杭州 310018；2. 浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展研究院，浙江?杭州 310018；3. 浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)城鄉(xiāng)規(guī)劃與管理學(xué)院，浙江?杭州 310018）

為快速準(zhǔn)確評(píng)定耕地質(zhì)量等級(jí)，了解浙江省耕地質(zhì)量的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，本研究提出基于快速信息識(shí)別技術(shù)的耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)定方法。在《農(nóng)用地分等規(guī)程》指導(dǎo)下，借助GIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)因素的定量化；結(jié)合定性定量分析方法，設(shè)置評(píng)價(jià)因素權(quán)重；利用模糊綜合評(píng)價(jià)方法，建立耕地質(zhì)量綜合指數(shù)，構(gòu)建無損、快速的耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)定模型；通過具體應(yīng)用，檢驗(yàn)了研究理論和方法的科學(xué)性。浙江省松陽縣實(shí)際案例的對比分析表明，基于快速信息識(shí)別的耕地自然質(zhì)量等別與傳統(tǒng)的農(nóng)用地分等的吻合度在68.4%左右，評(píng)價(jià)結(jié)果科學(xué)可信。說明提出的基于快速信息識(shí)別的耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)定方法客觀、有效，為今后耕地質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測與農(nóng)用地分等成果更新提供了新的思路與方法。

耕地質(zhì)量；等級(jí)評(píng)定；方法研究；快速信息識(shí)別技術(shù)；定量化指標(biāo)；農(nóng)用地分等

耕地是人類賴以生存的基礎(chǔ)和條件，是實(shí)現(xiàn)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的基本資源。為有效避免耕地退化，保障耕地的永續(xù)利用，保持土地資源調(diào)查的現(xiàn)勢性和實(shí)用性有重要意義[1～3]。我國正處于從對耕地?cái)?shù)量的監(jiān)管轉(zhuǎn)變?yōu)閷Ω財(cái)?shù)量、質(zhì)量和生態(tài)的監(jiān)管。耕地質(zhì)量建設(shè)與管理是落實(shí)最嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度的重要內(nèi)容，是提高糧食綜合生產(chǎn)能力、確保糧食安全的根本保障，是優(yōu)化土地利用資源、確保生態(tài)文明屏障的有效途徑。黨中央、國務(wù)院一貫重視耕地?cái)?shù)量質(zhì)量并重管理，十七屆三中全會(huì)《決定》提出基本農(nóng)田“總量不減少、用途不改變、質(zhì)量有提高”的要求；2010年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出著力提高耕地質(zhì)量的明確要求；2010年國務(wù)院下發(fā)《關(guān)于嚴(yán)格規(guī)范城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤試點(diǎn)，切實(shí)做好農(nóng)村土地整治工作的通知》明確提出要依照耕地分等定級(jí)技術(shù)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，嚴(yán)格土地整治新增耕地質(zhì)量評(píng)定和驗(yàn)收。開展快速、無損的耕地質(zhì)量等別評(píng)價(jià)成為當(dāng)前土地管理中一個(gè)亟待解決的問題，澳大利亞、加拿大、美國、新西蘭等都開展了以耕地或者土壤質(zhì)量為對象的動(dòng)態(tài)監(jiān)測活動(dòng)[4～10]，目前中國已經(jīng)完成15個(gè)省、市的耕地質(zhì)量的動(dòng)態(tài)監(jiān)測，《農(nóng)用地分等規(guī)程》國家標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施促進(jìn)了中國農(nóng)用地質(zhì)量管理的又一次飛躍。

耕地質(zhì)量等別評(píng)價(jià)的理論體系已經(jīng)初步形成并不斷完善，但現(xiàn)有的耕地質(zhì)量等別評(píng)定需要大量的外業(yè)調(diào)查和實(shí)驗(yàn)室測試分析，任務(wù)量大，效率不高。實(shí)際應(yīng)用中由于數(shù)據(jù)資料難以獲得以及獲取資料成本過高等原因，耕地質(zhì)量的等級(jí)監(jiān)測和評(píng)價(jià)很受限制。隨著遙感、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)和現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法的不斷發(fā)展，自動(dòng)化、定量化的研究、評(píng)定耕地等別成為土地科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[11～18]。松陽縣屬于浙西南山地丘陵區(qū)，境內(nèi)海拔相差懸殊，松古盆地地表平坦，而盆地兩側(cè)地勢較高。盆地耕地集中連片，低丘緩坡耕地較為破碎。根據(jù)2011年松陽縣的農(nóng)用地質(zhì)量等級(jí)補(bǔ)充完善成果，可以看出松陽的耕地質(zhì)量的等別分布較為分散。因此，本研究選擇浙江省松陽縣為例，在耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)定集成框架下，研究耕地等級(jí)評(píng)定指標(biāo)的地面快速獲取技術(shù)，解決傳統(tǒng)耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)定指標(biāo)獲取較難，權(quán)重設(shè)置定型化等問題。

1 研究區(qū)域概況

1.1 研究區(qū)域范圍

松陽縣位于浙江省西南部（圖1），東連麗水市，南和西南鄰云和縣、龍泉市，西和西北接遂昌縣，東北毗武義縣。東西最寬處53.7km，南北最長40.2km，面積1406km2。全境以中、低山丘陵地帶為主，中部盆地以其開闊平坦稱松古平原，為縣內(nèi)主要產(chǎn)糧區(qū)。松陽縣耕地利用現(xiàn)狀表現(xiàn)在耕地?cái)?shù)量多，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)達(dá)，低丘緩坡資源豐富，耕地后備資源相對充足。

圖1 研究區(qū)域（浙江省松陽縣）地理位置Fig.1 The geography location of study area (Songyang county, Zhejiang province)

1.2 數(shù)據(jù)來源

收集上一輪農(nóng)用地分等的等別成果、更新調(diào)查矢量數(shù)據(jù)及分等過程中松陽縣耕地的地力調(diào)查與質(zhì)量評(píng)價(jià)樣區(qū)數(shù)據(jù)；選擇充分考慮土壤類型及分布、地形地貌以及種植作物種類、交通水域道路分布等影響因素；并充分結(jié)合農(nóng)用地分等成果，進(jìn)行外業(yè)補(bǔ)充調(diào)查，保證調(diào)查數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)性、客觀性、真實(shí)性。

2 研究方法

2.1 監(jiān)測樣點(diǎn)的布控

（1）基于所有采樣點(diǎn)的樣方容量統(tǒng)計(jì)

在一定顯著性水平（α）和抽樣允許誤差范圍內(nèi)（±d），所要求的必要樣本數(shù)目（n）的計(jì)算采用如下公式：

其中，t為t氏分布值，s為樣本標(biāo)準(zhǔn)方差值。如果計(jì)算所得樣本數(shù)n大于總體樣本容量N的10%，則應(yīng)采用不重復(fù)抽樣公式，即n=n/(1+n/N)。取95%的置信度，在不同均值允許誤差（15%，10%）條件下計(jì)算樣本容量。

（2）基于半方差函數(shù)的監(jiān)測樣點(diǎn)布控

通過引入半方差函數(shù)理論模型的概念，計(jì)算變異半徑布設(shè)的監(jiān)測樣點(diǎn)能顯著提高樣點(diǎn)的控制精度。其定義為：

式中，γ(h)為變異函數(shù)；Z(x)為區(qū)域化隨機(jī)變量；h為兩個(gè)樣點(diǎn)間的空間距離；Z(xi)為Z(x)在空間點(diǎn)xi處的樣本值；Z(xi+h)是Z(x)在空間點(diǎn)xi處距離偏離h的樣本值[i=1，2，…，N(h)]；N(h)是分隔距離為h時(shí)的樣本點(diǎn)對總數(shù)。所有的半方差分析均采用GS+軟件。

2.2 定量化評(píng)價(jià)指標(biāo)

農(nóng)用地整理、基本農(nóng)田建設(shè)成果的重要體現(xiàn)——基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)條件的農(nóng)田林網(wǎng)、田間道路、田間供電等通過遙感影像目視解譯得到；農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施的排水條件、灌溉保證率可以通過樣點(diǎn)到溝渠、樣點(diǎn)到河流、水庫水面的距離得到體現(xiàn)；耕作便利條件中的耕作距離可以通過樣點(diǎn)和農(nóng)居點(diǎn)的距離得到；集中連片、田塊大小、田塊形狀、田塊平整度、田面高差等反應(yīng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的集約度、規(guī)模化程度可以通過矢量數(shù)據(jù)計(jì)算響應(yīng)田塊的面積、周長得到；區(qū)位因素的道路通達(dá)度、對外交通便利度、到城鎮(zhèn)的距離可以通過計(jì)算與公路、城鎮(zhèn)的距離得到量化，體現(xiàn)耕地的空間穩(wěn)定性。

2.3 指標(biāo)權(quán)重設(shè)置

本研究采用將定性與定量分析相結(jié)合，既有專家的定性咨詢與討論，又對提取的信息進(jìn)行科學(xué)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析，補(bǔ)充定性分析的主觀性影響，合理有效地確定各因子對應(yīng)的權(quán)重。首先，基于土壤學(xué)、土地學(xué)、專家經(jīng)驗(yàn)及相關(guān)知識(shí)，采用層次分析法確定約束層評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重大小，約束層各因子的權(quán)重大小應(yīng)與該因子對資源環(huán)境質(zhì)量等級(jí)的貢獻(xiàn)率保持一致，各判斷矩陣必須通過一致性檢驗(yàn)。在約束層權(quán)重確定的基礎(chǔ)上，對每個(gè)約束層對應(yīng)的指標(biāo)層因子采用主成分分析，科學(xué)定量地確定該指標(biāo)層因子的權(quán)重。最后根據(jù)約束層和指標(biāo)層的權(quán)重，最終得到每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。

2.4 折算系數(shù)的計(jì)算

采用《農(nóng)用地分等規(guī)程》規(guī)定的乘積法，計(jì)算基于快速信息獲取的耕地質(zhì)量綜合指數(shù)。利用回歸分析法計(jì)算農(nóng)用地分等自然質(zhì)量等指數(shù)與快速信息獲取的耕地質(zhì)量綜合指數(shù)的折算系數(shù)，并將其等別轉(zhuǎn)換成國家等，實(shí)現(xiàn)全國可比。計(jì)算公式具體如下：

式中：Ki為第i個(gè)耕地圖斑的耕地質(zhì)量指數(shù)；λj為第i個(gè)耕地圖斑的第j個(gè)耕地質(zhì)量因子的權(quán)重系數(shù)；fj為第i個(gè)耕地圖斑的第j個(gè)耕地質(zhì)量因子的分值。

3 結(jié)果與討論

3.1 基于半方差函數(shù)的監(jiān)測樣點(diǎn)布控

本研究中選擇10%和15%均值誤差，通過公式（1）計(jì)算自然等指數(shù)得到土壤特征所需要樣本容量都超過了總樣本容量的10%（15個(gè)），需采用不重復(fù)抽樣公式進(jìn)行調(diào)整。在10%允許誤差情況下，所需采樣點(diǎn)為157個(gè)；15%允許誤差情況下，所需采樣點(diǎn)為68個(gè)。隨著均值誤差的提高，所需采樣點(diǎn)數(shù)減少。但減少采樣成本勢必降低對自然

等指數(shù)空間變異性的表達(dá)度和可信度，進(jìn)而影響耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)定的精度。所以在進(jìn)行樣本容量的統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，均值允許誤差的取值非常重要。

以半方差函數(shù)理論模型為基礎(chǔ)模型，在耕地自然等指數(shù)的基礎(chǔ)上計(jì)算出變異半徑，變程（a）為3.94，即表示監(jiān)測樣點(diǎn)的變異半徑為3.94km。在ArcGIS軟件中進(jìn)行網(wǎng)格布點(diǎn)，每個(gè)網(wǎng)格面積為3.4km×4km，求得監(jiān)測樣點(diǎn)控制范圍為1360km2。得到理論監(jiān)測樣點(diǎn)布控圖，共有監(jiān)測樣點(diǎn)157個(gè)。松陽縣耕地自然等別分布在8～10等之間，利用等分布在9～12等之間。出于成本和精度等因素考慮，以最少的監(jiān)測樣點(diǎn)反映整個(gè)研究區(qū)耕地質(zhì)量變化情況，選擇田字型對理論監(jiān)測樣點(diǎn)進(jìn)行修正，得到修正后的42個(gè)監(jiān)測樣點(diǎn)（圖2）。修正后的樣點(diǎn)布控比較科學(xué)、全面地涵蓋多種布點(diǎn)的原則，實(shí)現(xiàn)成本控制下準(zhǔn)確地反映整個(gè)松陽縣耕地質(zhì)量等級(jí)變化的動(dòng)態(tài)趨勢。

圖2 修正后的松陽縣監(jiān)測樣點(diǎn)分布Fig.2 The amendment distribution of monitoring samples in Songyang county

3.2 定量化監(jiān)測指標(biāo)

對松陽縣pH、有機(jī)質(zhì)等利用質(zhì)量指標(biāo)分別經(jīng)歸一化、平方根轉(zhuǎn)換（Sqrt）等預(yù)處理后，數(shù)據(jù)呈正態(tài)或近似正態(tài)分布。應(yīng)用GS+軟件，對2個(gè)土壤肥力因子的測定值進(jìn)行了半方差計(jì)算，所得肥力因子半方差擬合模型及特征參數(shù)見表1、圖3。

表1 利用質(zhì)量指標(biāo)的半方差函數(shù)特征參數(shù)Table 1 Parameters of semi variance of the soil factor

圖3 利用質(zhì)量指標(biāo)的理論模型和半方差圖Fig.3 The semi variance image of quality indicators

根據(jù)表1和圖3可知，研究區(qū)布點(diǎn)采樣獲得土壤因子均存在半方差結(jié)構(gòu)，各土壤肥力因子的半方差函數(shù)理論模型可被指數(shù)模型較好地?cái)M合，但各土壤變量的空間變異性不同。綜合擬合參數(shù)R2可知，土壤因子有機(jī)質(zhì)和pH的模型擬合程度較高。

利用樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，根據(jù)GS+軟件算得的半方差模型函數(shù)，在ArcGIS軟件支持下，利用地統(tǒng)計(jì)中高斯克里格命令分別對土壤有機(jī)質(zhì)、pH值等土壤單因子肥力進(jìn)行局部空間插值，得到空間分布圖（圖4）。

圖4 利用質(zhì)量指標(biāo)的空間分布圖Fig.4 The space distribution of quality indicators

在松陽縣二調(diào)土地利用數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，利用矢量數(shù)據(jù)和柵格化的歐式距離定量化“平臺(tái)指標(biāo)”——農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施條件、土地利用狀況、耕作便利條件、區(qū)位因素等（圖5）。

圖5 平臺(tái)質(zhì)量指標(biāo)分布圖Fig.5 The distribution of platform quality index

3.3 基于新方法的耕地質(zhì)量等別評(píng)定

（1）權(quán)重設(shè)置

根據(jù)土壤學(xué)、土地學(xué)、專家經(jīng)驗(yàn)及相關(guān)知識(shí)，在約束層中分別對土壤、農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施、耕作便利條件、污染狀況、城市化及相對應(yīng)因子的重要性做出判斷。然后對每個(gè)約束層對應(yīng)的指標(biāo)層因子進(jìn)行主成分分析，最后得到耕地質(zhì)量等級(jí)監(jiān)測評(píng)價(jià)因素指標(biāo)的權(quán)重分布（表2）。

表2 評(píng)價(jià)因素指標(biāo)的權(quán)重Table 2 The weights of evaluation factors

（2）基于折算系數(shù)的等級(jí)評(píng)定

將綜合質(zhì)量指數(shù)與上一輪農(nóng)用地分等得到的自然質(zhì)量等指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得到新方法對應(yīng)的耕地質(zhì)量等別評(píng)定模型：新自然等指數(shù)為-5488.9，綜合質(zhì)量指數(shù)+2738.5，R2為0.7158及松陽縣耕地自然質(zhì)量等別分布圖（圖6）。

圖6 利用新方法的松陽縣耕地自然質(zhì)量等別分布圖Fig.6 The distribution of physical quality grade using new method

3.4 基于新方法的耕地質(zhì)量評(píng)定結(jié)果與原分等方法的比較

新方法得到的耕地質(zhì)量等比評(píng)價(jià)結(jié)果表明，松陽縣耕地自然質(zhì)量等集中分布在國家等8～10等，其中等別相對較高（8等）優(yōu)等耕地分布較少，耕地自然質(zhì)量等別國家10等地分布較多。比較新方法和傳統(tǒng)農(nóng)用地分等成果的精度（表3），結(jié)果表明新方法的總體精度在68.4%。自然質(zhì)量等別的8等和10等的吻合度較好，分別達(dá)到96.3%和83.3%，而自然質(zhì)量等的9等地精度很低，只有25.4%。其中，精度較高的國家自然等8等地被誤判為國家自然等9等地的有38個(gè)圖斑，誤判率是0.4%；誤判為10等地的有289個(gè)圖斑，誤判率是3.22%。國家自然等10等地被誤判為9等地的有493個(gè)圖斑，誤判率是9.97%；誤判為8等地的有330個(gè)圖斑，誤判率是6.67%。國家自然等9等地的精度最差，誤判為等別較高的8等地高達(dá)3268個(gè)圖斑，占43.3%，誤判為等別低的10等地站2361個(gè)圖斑，占31.3%。研究結(jié)果表明提出的新方法在耕地質(zhì)量等別評(píng)價(jià)方面具有一定的可行性。

表3 兩種不同方法的耕地自然質(zhì)量等別比較Table 3 Comparison of two different method of physical quality grade

3.5 原因分析

（1）松陽縣屬于浙西南山地丘陵區(qū)，耕地普遍存在田塊分割細(xì)碎等問題，并且海拔、地形對當(dāng)?shù)氐母鞣绞接幸欢ㄓ绊憽１狙芯坑捎谌狈EM數(shù)據(jù)，在平臺(tái)指標(biāo)計(jì)算中沒有海拔、地形等分等指標(biāo)，是影響松陽縣耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)精度的原因之一。

（2）平臺(tái)質(zhì)量指標(biāo)之一的灌溉保證率是通過計(jì)算樣點(diǎn)到溝渠、樣點(diǎn)到河流、水庫水面的距離實(shí)現(xiàn)定量化，但是松陽縣海拔較高和地形坡度較大的耕地區(qū)域，主要種植對于灌溉的需求相對較低的茶葉，這些地區(qū)的灌溉設(shè)施疏于維護(hù)，從而使得灌溉保障率下降。但在新方法中通過計(jì)算樣點(diǎn)到溝渠、樣點(diǎn)到河流、水庫水面的距離實(shí)現(xiàn)灌溉保證率的定量化，一定程度上影響了精度。

（3）利用質(zhì)量指標(biāo)的地面快速獲取方法缺乏對分等因素基礎(chǔ)肥力、耕層厚度等的定量化研究，對耕地質(zhì)量的評(píng)價(jià)精度存在一定影響。

3.6 政策建議

松陽縣屬于浙西南山地丘陵區(qū)，地形對當(dāng)?shù)馗鞣绞接幸欢ㄓ绊懀仄毡榇嬖谔飰K分割細(xì)碎、田坎比例過大、農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施不完善等問題，通過農(nóng)用地整理對現(xiàn)有農(nóng)田深入挖潛，合理規(guī)劃布局道路溝渠，平整歸并零散地塊，通過田、水、路、林綜合配套治理，產(chǎn)量可得到大幅度提高。松陽縣應(yīng)繼續(xù)建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田，完善農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施，提升灌排設(shè)施水平，從而提高灌溉保障率。同時(shí)應(yīng)搞好農(nóng)業(yè)水利建設(shè)，挖掘河谷盆地水利工程配套潛力，提高蓄水泄洪能力，確保農(nóng)田的穩(wěn)定增產(chǎn)。

4 結(jié)論

（1）縣級(jí)耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)定可以通過基于快速信息獲取技術(shù)為基礎(chǔ)的方法進(jìn)行評(píng)定。本研究提出的耕地質(zhì)量

評(píng)定方法，以國土資源部頒布的《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》為依據(jù)，采用資料分析、定性分析與定量分析、專家知識(shí)與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的方法，充分利用地統(tǒng)計(jì)和GIS強(qiáng)大的空間信息分析能力，為耕地質(zhì)量的監(jiān)測提供了另一條可行的方法。評(píng)價(jià)結(jié)果更為科學(xué)可信，提高評(píng)價(jià)的客觀性，為今后耕地質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測與農(nóng)用地分等成果更新提供新的思路與方法。

（2）基于快速信息獲取技術(shù)的耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)定結(jié)果符合實(shí)際。對比分析傳統(tǒng)的耕地質(zhì)量分等評(píng)價(jià)成果，采用新方法獲取的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)因素，不僅評(píng)價(jià)精度高，而且以柵格為評(píng)價(jià)單元，對耕地質(zhì)量的局部信息表達(dá)更為詳細(xì)，體現(xiàn)出快速無損的優(yōu)勢。

（3）本文在評(píng)價(jià)指標(biāo)因素的快速無損獲取方面進(jìn)行了初步的探討，研究結(jié)果表明了該方法的可行性。在識(shí)別評(píng)價(jià)中，如果使用遙感技術(shù)，綜合考慮地學(xué)背景、農(nóng)學(xué)背景、利用背景，利用作物反演判讀評(píng)價(jià)指標(biāo)、通過水土流失的情況反映土層厚度、利用遙感信息提取灌溉排水指標(biāo)信息、田間基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、田間道路等，可以獲取更為理想的評(píng)價(jià)結(jié)果。

References)

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ZHU Jin-Xia1, XU Bao-Gen1,2, BAO Hai-Jun1,3
(1. Institute of Real Estate, Zhejiang University of Finance & Economics, Zhejiang Hangzhou 310018, China; 2. Institute of Economic and Social Development, Zhejiang University of Finance & Economics, Zhejiang Hangzhou 310018, China; 3. School of Urban and Rural Planning & Management, Zhejiang University of Finance & Economics, Zhejiang Hangzhou 310018, China)

This study was carried out with the objective of developing a rapid but comprehensive land quality evaluation method to help understand the status and trends in cultivated land quality. Soil, farmland infrastructure, pollution, land use, and tillage conditions are found to be useful factors in assessing cultivated land quality. These factors were included in a semi-variance analysis in the GIS alongside the distance to a canal, river, reservoir, rural residential, road, downtown; as well as the area and perimeter of the county. A new indicator system was developed to assess land quality by quantifying evaluation factors. Compared with results from conventional methods, the proposed model was shown to be effective for Songyang County, resulting in an accuracy of 68.4%. Results demonstrate that the procedure would a new useful and objective method to evaluate cultivated land quality.

cultivated land quality; grade assessment; method research; speediness information recognition technique; quantitative index; farming land grading

F323.211

A

2095-1329(2015)01-0031-05

2014-09-28

2014-11-26

祝錦霞(1982-),女,博士,主要從事土地利用管理RS與GIS應(yīng)用研究.

電子郵箱: jxzhu@zufe.edu.cn

聯(lián)系電話: 0571-88922772

浙江省國土資源廳專項(xiàng)公益資金項(xiàng)目“浙江省耕地質(zhì)量等級(jí)監(jiān)測評(píng)價(jià)”

10.3969/j.issn.2095-1329.2015.01.007