基于遙感的耕地信息提取研究進展

李宗梅，滿 旺，聶 芹，鄧富亮，孫鳳琴，黃于同

(廈門理工學院計算機與信息工程學院，福建廈門 361024)

?

基于遙感的耕地信息提取研究進展

李宗梅，滿 旺，聶 芹，鄧富亮，孫鳳琴，黃于同

(廈門理工學院計算機與信息工程學院，福建廈門 361024)

從主要數據源、主要研究方法、主要研究內容3個方面總結了國內基于遙感的耕地信息提取的研究，指出這3個方面研究的主要不足，為進一步研究指明方向。

數據源；耕地面積；耕地質量；適宜性評價

耕地是農業生產的重要資源，是人們賴以生存的基礎。耕地調查對于耕地面積統計、耕地質量評估等具有重要的作用，對于指導 “退耕還林”“退耕還草”等政策實施具有重要意義。目前，遙感和地理信息系統的發展使得耕地的調查和研究可以大面積、快速、實時地進行，從而節省人力、物力，保證糧食安全、生態安全以及可持續發展。目前，基于遙感的耕地信息提取主要是數據源、研究方法、研究內容等方面的研究。筆者綜述了近2年國內基于遙感提取耕地信息的基本研究現狀，從數據源、研究方法和研究內容3個方面綜述了最近研究的主要成果，指出了研究的不足，以期為未來研究指明方向。

1 主要數據源

目前，基于遙感的耕地信息研究主要的數據源有TM數據、中分辨率數據MODIS、高分辨率數據高分一號衛星和SPOT影像等[1]，另外還有航空影像、SAR影像、高光譜影像等。目前應用最廣泛的是TM數據，以Landsat7、Landsat8為主。其中，在東北地區(吉林)、中原地區(濟源市)、山東省(郯城縣和東平縣)、貴州省等，基本都是基于Landsat TM遙感影像進行研究。中分辨率成像光譜儀(MODIS)數據用得最多的是MODIS產品，如在關中地區，利用2000年MODIS/EVI時間序列數據提取耕地信息[2]。另外，MODIS數據具有時間分辨率較高的特點，經過重構可以得到更高時間分辨率的遙感影像，可以提高耕地物候參數質量，主要是基于MODIS雙星平臺植被指數的協同應用，在最佳時序數據重構方法的支持下進行數據重構[3]。在高分辨率遙感影像研究中，提取我國北方耕地物候信息[1]，應用高分辨率影像提取復雜城郊區域的耕地信息[4]；鄧小菲[5]采用綿陽市某縣0.5 m 分辨率的航空影像為試驗數據；鐘禮山等[6]選用2009年12月—2010年12月共11景ENVISAT ASAR影像構建時間序列，提取江蘇省徐州市耕地信息。另外，高光譜遙感數據的應用主要是探索光譜技術在耕地土壤指標遙感定量反演中的應用[7]。

2 主要研究方法

基于遙感研究耕地信息的方法有很多，主要有目視解譯、監督分類、面向對象方法等，但在實際應用中，一般都是多種方法相結合進行研究。目前應用最多的是遙感數據和野外調查數據相結合的方法。一般野外調查數據和遙感數據建立聯系的方法是回歸分析。武婕等[8]基于TM遙感數據和耕地地力實地調查數據，建立山東省郯城縣和東平縣耕地地力-植被指數模型，對增強型植被指數與耕地地力評價結果進行相關分析。高會等[9]采用遙感數據和野外調查數據結合的方法，建立了基于鹽堿地等級-地物標識植被特征-影像特征的濱海鹽堿地分級分類解譯標志系統。在大范圍的應用中，中分辨率數據與野外調查數據結合有較好的效果。張淼等[10]采用MODIS產品NDVI與地面樣本數據結合，獲得有無作物種植農田的識別閾值，基于閾值法和植被指數動態變化過程分析法，以阿根廷3大主產省份為研究區，識別有作物種植耕地和未種植耕地的精度高于97%。在高分辨率數據的應用中，結合野外調查數據，研究提取耕地信息的新思路。如張兵等[11]結合土地整治成果矢量圖，基于High-1高分辨率衛星影像數據，提取新增耕地、新增道路和新增溝渠，提取精度分別為88.40%、97.34%和98.26%。研究表明，引入先驗知識有利于正確識別耕地種植制度，可以準確提取耕地信息[1]。這也是引入野外調查數據會使精度提高的原因。另外，面向對象和目視解譯結合的方法也有較多研究成果，滿衛東等[12]研究1990—2013年東北地區耕地時空變化，結果表明，基于面向對象分類和目視解譯相結合的方法，可以快速提取耕地信息，分類精度達93%。

還有比較不同方法提取耕地精度的研究，劉佳岐[13]基于Landsat8遙感影像，采用不同方法提取蘋果園信息，結果表明，改進型的面向對象分類方法比監督分類、面向對象分類和決策樹方法的精度高。

影像數據重構可以建立更高分辨率的數據，在研究中具有重要意義。周玉潔等[2]基于時間序列諧波分析法對EVI數據進行重構，提取的耕地總體精度為83%。申健等[14]以MODIS 250 m 16 d最大值合成的MODIS NDVI影像為數據源，結合 Savitzky-Golay迭代濾波技術重構農作物NDVI曲線，取得了較好的效果。

在遙感方法研究中，有學者提出基于特征的一些應用，如紋理、顏色等。鄧小菲[5]運用共生矩陣分析航空影像紋理特征，在該紋理影像上運用最大似然監督分類方法自動提取耕地信息，正確率大于90%。

高分辨率遙感影像、SAR影像具有一些不同的應用方法。高分辨率遙感影像采用多尺度分層的耕地提取方法。陳杰等[4]利用尺度選擇工具選擇耕地較佳分割尺度，再基于形狀、光譜信息初步檢測出耕地對象。易湘生等[15]根據高分一號衛星16 m多光譜數據，采用遙感解譯與GIS空間運算相結合的方法對線狀地物進行扣除，結合布設抽樣樣方的方法對小地物進行扣除，精準核算研究區耕地解譯面積。鐘禮山等[6]根據SAR影像，利用歐氏距離法、相關系數法以及動態時間彎曲法(DTW)提取江蘇省徐州市的耕地，結果表明相關系數法耕地提取精度最高，正確率與完整率分別為86.25%和80.70%。

在適宜性分析評價中，多應用空間插值、疊置分析、回歸分析、神經網絡、層次分析等方法，建立評價模型進行綜合適宜性評價，評價后備耕地資源開發的適宜性等級和分布[16]、現存耕地的合理性等。

3 主要研究內容

基于遙感研究耕地信息的主要研究內容有耕地面積變化研究、耕地質量研究、耕地適宜性評價等。國內耕地面積動態變化的研究較多，我國耕地變化存在空間差異性，2000—2010年我國耕地面積有所減少，耕地變化在空間上呈現出西增東減、北增南減的特點。大部分省份沒有實現耕地占補平衡的基本目標，全國耕地存在生態風險，對耕地的保護需要加強。國內不同區域的耕地變化不同，存在空間差異性。1990—2013年東北耕地總量增加[12]；2000—2013年吉林省中西部耕地總量稍有增加，耕地的增加主要是濕地和草地，耕地質量下降[18]；根據1990、2002、2013年3期遙感數據，三江平原腹地撓力河流域耕地呈現不穩定增長態勢[19]；2000—2010年貴州省耕地面積不斷減少，退耕還林工程是耕地變化的主要原因[20]；2000—2013年陜西關中地區復種指數總體呈下降趨勢[14]。李士成等[21]研究過去百年青海、西藏的耕地面積，這2個省份耕地面積1910—1950年穩定，1950—1980年快速增加，1980—2000年基本穩定，略有降低。李均力等[22]根據1962、1977、1989、2000和2010年5期遙感影像進行新疆瑪納斯流域土地利用制圖，分析了近50年研究區面積變化的時空特征，結果表明該地區耕地持續增加。

在耕地質量的研究方面，構建了耕地評價指標和綜合評價模型。國內有研究表明，我國耕地質量呈現下降趨勢，鹽堿地增加。高產田面積最大的5個省均位于黃淮海區域內，其面積總和占全國高產田面積的41.75%。耕地面積位列全國前三的黑龍江省、四川省和內蒙古自治區，其高產田面積占比均不足15%[23]。2000—2013年吉林省中西部耕地質量下降[18]。1992—2011年黃驊市鹽堿生態系統中重度和中度鹽漬化耕地的面積減少，非或輕度鹽漬化耕地面積增加[9]。 張瑜等[24]從景觀格局方面分析耕地的破碎化特征，結果表明，1990—2011年新疆特克斯縣耕地斑塊碎化程度在逐步增大，斑塊密度呈現增加的趨勢，人口增長與城鎮化水平提高促使耕地被改造為建設用地，導致了耕地的碎化。有些地方的耕地集約化水平有所提高，倪超等[25]評價1986—2008年黑龍江省耕地利用集約度，結果表明黑龍江省耕地集約利用水平明顯提高。還有從“旱改水”角度研究水土資源平衡效應問題，周浩等[26]研究1990—2013年撓力河流域耕地變化下的水土資源平衡效應問題，結果顯示20多年間該地區水田、旱地間變化極為劇烈。

基于遙感和GIS的耕地適宜性分析評價方面，選取土壤、地質、灌溉條件等不同的評價因素，借助GIS和加權指數求和評價模型進行綜合評價[27]。還有根據耕地質量的內涵和土地整理項目的基本要求，調整評價因素，如加入耕地利用條件等影響因素。夏權等[28]以安徽省含山縣銅閘鎮為例，采用特爾斐法與層次分析法相結合，構建基于土地整理的耕地質量評價指標體系。另外，人們對未來糧食安全的評價也有一定的研究，劉爭勝等[29]從氣候條件、水土資源條件等多個方面分析了黃河流域后備耕地資源潛力，研究不同高程條件下的可新增耕地規模。

4 研究的不足

在數據源方面，對TM數據和MODIS數據的應用較多，但是對高分辨率數據、高光譜數據、主動遙感數據的應用較少，而TM、MODIS數據比較適合大范圍耕地信息的提取，但是對于小范圍的耕地信息，如研究耕地信息景觀格局，需要一些高分辨率、高光譜數據；光學遙感數據更依賴天氣的影響，而主動遙感數據可以全天候地提取。

在研究方法方面，基于遙感數據和野外調查數據的研究較多，但是對于大范圍的自動提取的研究較少，大范圍、快速、實時地提取耕地信息才是遙感監測的優勢。另外，目前關于地物特征的應用較少，2016年地理信息年會中提出對某一種類型信息的特征語義，例如居民區包含植被、道路、居民樓等，這些共同組成居民區，如何進行語義的定義從而直接提取居民區是要解決的問題。在耕地中也是如此。

從研究內容看，近年來人們對耕地現狀的研究較多，但是對未來的預測較少。提取和研究耕地信息是為了找到現狀存在的問題并加以解決，從而得出未來可持續發展的耕地空間格局，所以如何根據現存的問題提出指導性的建議更為重要。另外，人們對生態安全、生態修復方面的研究較少。

5 結論

根據近2年研究成果，綜述國內基于遙感提取耕地信息的研究進展，從主要數據源、主要研究方法、主要研究內容3個方面分別闡述。數據源主要有Landsat TM、中分辨率數據MODIS、高分辨率數據、高光譜數據、SAR影像等；研究方法主要有遙感數據與野外調查數據結合、面向對象方法與目視解譯的結合、影像數據的重構、基于特征的提取方法、高分辨率數據和SAR影像提取耕地方法，還有適宜性評價方法；主要研究內容有耕地面積動態變化、耕地質量評價、適宜性評價等。通過總結最新的研究成果，為學者進一步研究指明方向，更好地為農業部門出臺相關政策提供依據。

[1] 衛煒，吳文斌，李正國，等.基于SPOT/VGT數據的中國北方耕地物候提取研究[J].中國農業資源與區劃，2016，37(4)：77-86.

[2] 周玉潔，王卷樂，郭海會.基于諧波分析和線性光譜模型的耕地信息提取[J].遙感技術與應用，2015，30(4)：706-713.

[3] 衛煒.Modis雙星數據協同的耕地物候參數提取方法研究[D].北京：中國農業科學院，2015：1.

[4] 陳杰，陳鐵橋，劉慧敏，等.高分辨率遙感影像耕地分層提取方法[J].農業工程學報，2015，31(3)：190-198.

[5] 鄧小菲.基于紋理分析的航空影像耕地信息提取[J].綿陽師范學院學報，2015，34(11)：90-94.

[6] 鐘禮山，李滿春，伍陽，等.利用SAR影像時間序列的耕地提取研究[J].地理科學進展，2015，34(7)：830-839.

[7] 陳雪榮，陳燕.基于遙感技術的耕地質量定量監測初探[J].地球，2016(5)：174.

[8] 武婕，李增兵，李玉環，等.基于TM影像植被指數的耕地地力狀況反演研究[J].自然資源學報，2015，30(6)：1035-1046.

[9] 高會，劉慧濤，劉宏娟，等.基于改進遙感解譯方法的鹽堿耕地變化特征[J].應用生態學報，2015，26(4)：1016-1022.

[10] 張淼，吳炳方，于名召，等.未種植耕地動態變化遙感識別：以阿根廷為例[J].遙感學報，2015，19(4)：550-559.

[11] 張兵，崔希民，趙彥博，等.基于High-1衛星影像的土地整治遙感監測方法研究與實踐[J].農業工程學報，2015，31(20)：225-233.

[12] 滿衛東，王宗明，劉明月，等.1990-2013年東北地區耕地時空變化遙感分析[J].農業工程學報，2016，34 (7)：1-10.

[13] 劉佳岐.基于Landsat8遙感影像的扶風縣蘋果園地信息提取研究[D].楊凌：西北農林科技大學，2015：1.

[14] 申健，常慶瑞，李粉玲，等.2000-2013年關中地區耕地復種指數遙感動態監測[J].農業機械學報，2016，47(8)：280-287.

[15] 易湘生，馬尚杰，游炯，等.遙感調查中耕地解譯面積精準核算[J].農業工程學報，2016，32(S1)：169-174.

[16] 李曉東，塔西甫拉提·特依拜，范卓斌，等.基于適宜性和安全性評價的干旱區綠洲后備耕地資源開發：以渭干河—庫車河三角洲綠洲為例[J].地理研究，2016，35(1)：163-172.

[17] 許麗麗，李寶林，袁燁城，等.2000-2010年中國耕地變化與耕地占補平衡政策效果分析[J].資源科學，2015，37(8)，1543-1551.

[18] 歐陽玲，王宗明，賈明明，等.基于遙感的吉林省中西部耕地數量和質量空間格局變化分析[J].農業工程學報，2016，32(13)：234-242.

[19] 李娜，雷國平，張慧，等.水田化進程下撓力河流域耕地時空變化特征[J].水土保持研究，2016，23(5)：63-67.

[20] 王一凡，楊廣斌.貴州省2000～2010年耕地動態變化遙感調查與分析[J].貴州師范大學學報(自然科學版)，2015，33(2)：7-11.

[21] 李士成，張鐿鋰，何凡能.過去百年青海和西藏耕地空間格局重建及其時空變化[J].地理科學進展，2015，34(2)：197-206.

[22] 李均力，姜亮亮，包安明，等.1962-2010年瑪納斯流域耕地景觀的時空變化分析[J].農業工程學報，2015，31(4)：277-285.

[23] 冀詠贊，閆慧敏，劉紀遠，等.基于MODIS數據的中國耕地高中低產田空間分布格局[J].地理學報，2015，70(5)：766-778.

[24] 張瑜，王天巍，蔡崇法，等.干旱區耕地景觀格局碎化特征及社會經濟驅動因素分析[J].水土保持研究，2016，23(4)：179-184.

[25] 倪超，楊勝天，羅婭，等.基于循環經濟的黑龍江省耕地利用集約度時空差異[J].地理研究，2015，34(2)：341-350.

[26] 周浩，雷國平，張博，等.1990-2013年撓力河流域耕地變化下水土資源平衡效應分析[J].農業工程學報，2015，31(1)：272-280.

[27] 劉軍，詹然，孫蔚.基于 GIS 的天津市濱海新區耕地適宜性評價[J].國土資源遙感，2016，28(3)：160-165.

[28] 夏權，夏萍，馮東，等.安徽省含山縣土地整理耕地質量評價及其變化研究[J].國土資源遙感，2015，27(1)：182-186.

[29] 劉爭勝，楊立彬.基于糧食安全的黃河流域可新增耕地資源分析[J].中國農村水利水電，2015(12)：75-77.

Research Advances of Cultivated Land Information Extraction Based on Remote Sensing

LI Zong-mei, MAN Wang, NIE Qin et al

(College of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen, Fujian 361024)

Studies on cultivated land information extraction based on remote sensing in domestic were summarized from three aspects of main data sources, research methods, contents. Limitations of main studies were proposed, which points out the direction of further research.

Data sources; Cultivated land area; Cultivated land quality; Suitability evaluation

國家自然科學基金項目(41501448，41501447)；廈門理工學院高層次人才啟動項目(YKJ13025R，YKJ15037R)。

李宗梅(1985- )，女，山東日照人，講師，博士，從事生態脆弱帶的生態環境研究。

2016-09-21

S 126

A

0517-6611(2016)31-0242-03