我國(guó)智慧耕地研究重點(diǎn)方向探討*

夏 天，吳文嘉，周清波，楊 鵬，吳文斌※

（1. 地理過(guò)程分析與模擬湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/華中師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北武漢430079；2. 農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京100081）

0 引言

耕地是人類賴以生存的基礎(chǔ)生產(chǎn)資料，直接影響到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展和糧食安全。從全球范圍看，耕地已經(jīng)成為土地利用/土地覆被變化、土地系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)方向［1-2］。中國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，雖然耕地總量在世界排名第4位，但人均耕地面積不足0.095hm2，不到世界平均水平的1/3。經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人口數(shù)量的不斷激增，加之生態(tài)退耕與環(huán)境保護(hù)等各項(xiàng)措施的實(shí)施，穩(wěn)定耕地?cái)?shù)量面臨巨大挑戰(zhàn)。同時(shí)，我國(guó)耕地的質(zhì)量問(wèn)題不容樂(lè)觀，很多地區(qū)的耕地受到水資源限制、土壤條件和環(huán)境污染等影響，不能保證良好的農(nóng)業(yè)種植條件。雖然我國(guó)糧食產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)了歷史性的“十二連增”，但耕地利用背后隱藏著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)低下、農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)粗放、投入過(guò)多等諸多問(wèn)題［3］。因此，如何科學(xué)地加強(qiáng)“數(shù)量、質(zhì)量和生態(tài)”三位一體的耕地保護(hù)是關(guān)系我國(guó)“三農(nóng)”問(wèn)題、維護(hù)國(guó)家穩(wěn)定和社會(huì)統(tǒng)籌發(fā)展的戰(zhàn)略問(wèn)題，也是我國(guó)耕地資源科學(xué)研究關(guān)注的重點(diǎn)內(nèi)容。

21世紀(jì)進(jìn)入了信息技術(shù)社會(huì)，各種網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)、智能計(jì)算機(jī)技術(shù)等高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，使人類的生活發(fā)生了翻天覆地的改變［4］。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G技術(shù)、智能傳感網(wǎng)和云計(jì)算等新技術(shù)的產(chǎn)生，伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，影響到各個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。這些技術(shù)的不斷普及和應(yīng)用，提供了大量的數(shù)據(jù)和信息，為智慧系統(tǒng)的應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)［5］。當(dāng)“互聯(lián)網(wǎng)+”和人工智能技術(shù)真正地深入到各個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)中時(shí)，它不是簡(jiǎn)單的兩者相加，而是互聯(lián)通訊技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)與傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行的深入融合，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化發(fā)展。新形勢(shì)和新時(shí)代性，作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)重要基礎(chǔ)的耕地，也面臨著很多新機(jī)遇和挑戰(zhàn)，尚有很多問(wèn)題有待于研究。

1 傳統(tǒng)耕地資源利用存在的問(wèn)題

1.1 面積和空間分布家底仍存模糊

國(guó)內(nèi)不同部門利用遙感技術(shù)對(duì)全國(guó)耕地的數(shù)量和空間分布進(jìn)行了調(diào)查，并分析了其動(dòng)態(tài)變化特征和規(guī)律。但是，目前不同的耕地遙感數(shù)據(jù)集存在諸多不一致，受統(tǒng)計(jì)口徑和方法影響，統(tǒng)計(jì)年鑒的耕地面積與遙感影像解譯耕地面積不一致，差異較大。數(shù)量面積的差異導(dǎo)致耕地的總體狀況無(wú)法準(zhǔn)確把握，對(duì)實(shí)施耕地耕作的實(shí)際情況可能與預(yù)計(jì)情況不一致，誤差較大。另一方面，耕地的空間位置數(shù)據(jù)不全或信息錯(cuò)位，直接影響耕地空間定位準(zhǔn)確性。由于以前耕地的管理以紙質(zhì)地圖為主，人工進(jìn)行手繪，存在數(shù)據(jù)精度不高、更新不及時(shí)等問(wèn)題。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和GIS技術(shù)的不斷普及和推廣，管理部門逐漸利用電子信息化技術(shù)管理耕地面積和空間位置的數(shù)據(jù)，但基礎(chǔ)數(shù)據(jù)精度仍有待提高。

1.2 耕地產(chǎn)量預(yù)估難以實(shí)現(xiàn)

耕地的產(chǎn)能問(wèn)題也是一個(gè)急需解決的問(wèn)題，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)多以農(nóng)民個(gè)體散戶為基礎(chǔ)，其產(chǎn)能預(yù)估大多來(lái)自農(nóng)民經(jīng)驗(yàn)判斷。從不同糧食產(chǎn)區(qū)的調(diào)查情況來(lái)看，農(nóng)業(yè)種植的技術(shù)應(yīng)用不太高，農(nóng)民耕作主要是靠自身的經(jīng)驗(yàn)。然而，耕地的產(chǎn)量同時(shí)受到土壤環(huán)境、個(gè)體品種差異、氣候、人為干擾等多方面的影響，若沒(méi)有一個(gè)綜合的監(jiān)測(cè)與預(yù)估機(jī)制，單憑人為判斷則會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)量過(guò)高或過(guò)低的預(yù)期，不利于農(nóng)民實(shí)施原本的計(jì)劃和交易。對(duì)于種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整，農(nóng)民是無(wú)法通過(guò)自身的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行有效的判斷和預(yù)測(cè)，它需要對(duì)全球市場(chǎng)、氣候變化和國(guó)內(nèi)需求等各方面進(jìn)行全盤把握。對(duì)國(guó)家層面來(lái)說(shuō)，種植類型和產(chǎn)量直接關(guān)系到國(guó)內(nèi)人民糧食的自給自足與國(guó)外出口交易及進(jìn)口的計(jì)劃，入不敷出或者大量結(jié)余都不利于國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

1.3 耕地質(zhì)量管理整體落后

我國(guó)自2016年年底實(shí)施了《耕地質(zhì)量等級(jí)》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，適用于各級(jí)行政區(qū)及特定區(qū)域內(nèi)耕地質(zhì)量等級(jí)劃分，將耕地質(zhì)量劃分為10個(gè)等級(jí)。但由于推行的時(shí)間較短，許多偏遠(yuǎn)的農(nóng)村地區(qū)仍然施行本土的“大混種”，依據(jù)前人的種植經(jīng)驗(yàn)及自身需求自主劃分作物種類型，無(wú)法準(zhǔn)確判斷土地的質(zhì)量等級(jí)來(lái)因地制宜，此舉將會(huì)導(dǎo)致大量的耕地浪費(fèi)，產(chǎn)量下降，并且由于錯(cuò)誤的耕作方式導(dǎo)致原本優(yōu)質(zhì)的土壤退化，土壤肥力下降。當(dāng)下需進(jìn)一步加快耕地質(zhì)量的等級(jí)劃分，并將其標(biāo)準(zhǔn)普及，進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范的耕種操作才能減少耕地資源浪費(fèi)和退化。另一方面，城市的發(fā)展需要占用大量的耕地，補(bǔ)充耕地的質(zhì)量一直以來(lái)都比較堪憂。雖然國(guó)家實(shí)行了“占一補(bǔ)一”、補(bǔ)充耕地按等級(jí)折算等諸多政策，但是后備資源的整體質(zhì)量不高，制約了補(bǔ)充耕地的種植管理。

1.4 耕地環(huán)境污染與退化問(wèn)題嚴(yán)重

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)往往會(huì)由于不恰當(dāng)?shù)母N方式造成土壤的退化，更嚴(yán)重的則會(huì)導(dǎo)致土壤環(huán)境的污染。據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)耕地面積不到全世界一成，卻使用了全世界近四成的化肥。目前中國(guó)農(nóng)藥使用量已達(dá)130萬(wàn)t，是世界平均水平的2.5倍。大量化肥的濫用會(huì)使耕地貧瘠、酸化、產(chǎn)生重金屬污染。人為的破壞耕地環(huán)境則會(huì)導(dǎo)致水土流失、土壤風(fēng)蝕沙化、土壤鹽堿化。針對(duì)這些現(xiàn)象，如果沒(méi)有一套因地制宜的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，耕地環(huán)境的污染與退化問(wèn)題會(huì)越來(lái)越嚴(yán)重。農(nóng)藥的使用問(wèn)題也是近年來(lái)從國(guó)家層面到普通民眾都很關(guān)心的事情，農(nóng)藥的使用量、土壤及地下水污染程度、農(nóng)作物的藥物殘留等方面都需要實(shí)時(shí)的監(jiān)控和技術(shù)指導(dǎo)。

2 智慧耕地研究框架

耕地研究已成為土地科學(xué)研究的熱點(diǎn)內(nèi)容，不僅需要考慮耕地利用，還應(yīng)考慮耕地種植、環(huán)境評(píng)價(jià)、糧食安全等內(nèi)容［6］。面對(duì)這些研究熱點(diǎn)和內(nèi)容，加之傳統(tǒng)耕地利用存在著諸多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，它的發(fā)展模式已不能滿足現(xiàn)代人類發(fā)展的需求。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，需要重點(diǎn)考慮將這些海量數(shù)據(jù)、互聯(lián)通信、深度學(xué)習(xí)和人工智能等運(yùn)用到傳統(tǒng)耕地利用，加快推進(jìn)智慧耕地發(fā)展。智慧耕地是耦合傳統(tǒng)耕地利用與現(xiàn)代科技發(fā)展的新興產(chǎn)物，將現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)有機(jī)地融入到傳統(tǒng)耕地利用中，解決了傳統(tǒng)耕地面臨的諸多問(wèn)題。從科學(xué)研究角度，智慧耕地研究框架可以概括如圖1所示。通過(guò)人工智能、云計(jì)算、智能傳感網(wǎng)等一大批新興技術(shù)，進(jìn)行人—環(huán)境相互作用全面感知，構(gòu)建耕地大數(shù)據(jù)；在該大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)進(jìn)行耕地制圖、時(shí)空格局、機(jī)理機(jī)制、綜合效應(yīng)評(píng)估、格局優(yōu)化調(diào)控等方面的研究，為我國(guó)糧食安全、“三農(nóng)”問(wèn)題和全球國(guó)家貿(mào)易問(wèn)題等提供科技支撐。

圖1 智慧耕地重點(diǎn)任務(wù)和方向Fig.1 Key tasks and directions of intelligent cultivated land

2.1 地資源調(diào)查

耕地資源調(diào)查技術(shù)從20世紀(jì)90年代開(kāi)始不斷革新，從最初的實(shí)地調(diào)查法逐步結(jié)合計(jì)算機(jī)、地理信息系統(tǒng)技術(shù)進(jìn)行土地利用分類和空間制圖。早期的研究范圍由于技術(shù)原因受到局限，主要是以方法探索為主要目的［7］。2000年以后，遙感技術(shù)逐漸發(fā)展起來(lái)，監(jiān)測(cè)尺度與精度得到大大提升。近幾年來(lái)，隨著智慧耕地技術(shù)的發(fā)展，對(duì)農(nóng)作物用地信息快速、準(zhǔn)確提取的需求越來(lái)越高。無(wú)人機(jī)技術(shù)以其快捷、高精度等優(yōu)勢(shì)被廣泛應(yīng)用于耕地調(diào)查中［8］。目前，全球關(guān)于耕地空間數(shù)據(jù)產(chǎn)品可分為以下幾類：（1）數(shù)據(jù)尺度，可分為全球數(shù)據(jù)、洲際或國(guó)家數(shù)據(jù)以及區(qū)域或局地?cái)?shù)據(jù)。全球耕地?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品主要有GlobeLand 30、MODIS MCD12土地覆蓋數(shù)據(jù)、GMIA 1.0數(shù)據(jù)等；洲際或國(guó)家耕地?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品主要有GMIA 2.0數(shù)據(jù)、GMIA 2.1數(shù)據(jù)等；區(qū)域或局地耕地?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品主要是由MODIS、Landsat、SPOT等數(shù)據(jù)源合成，此外對(duì)一些典型重點(diǎn)區(qū)域也有一些數(shù)據(jù)產(chǎn)品。（2）數(shù)據(jù)分辨率，主要有5′×5′、1km×1km、500m×500m和250m×250m等，其中全球尺度以5′數(shù)據(jù)為主，區(qū)域尺度以1km數(shù)據(jù)為主。（3）從數(shù)據(jù)類型上來(lái)說(shuō)，主要有耕地空間覆蓋數(shù)據(jù)［9-10］、作物空間覆蓋數(shù)據(jù)［11-12］、耕地土壤微量元素［13］空間分布數(shù)據(jù)等。關(guān)于耕地的制圖方法，早期主要通過(guò)參考物候資料對(duì)有限的遙感影像資源進(jìn)行優(yōu)選，依賴人工解譯完成提取。20世紀(jì)90年代，基于實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)分類算法被逐步引入，但研究范圍仍局限在局地尺度，以方法探索為主要目的。2000年前后，適宜不同研究尺度的中低空間分辨率MODIS和AVHRR以及SPOT等數(shù)據(jù)陸續(xù)取代Landsat成為主流，分類方法以聚類、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類方式取代人工目視解譯。

近年來(lái)，隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)品的精度與涵蓋信息量大大加強(qiáng)，耕地時(shí)空信息的精度越來(lái)越高，為解決智慧耕地研究數(shù)據(jù)問(wèn)題提供支撐。然而，如何快速進(jìn)行耕地質(zhì)量調(diào)查仍是需要重點(diǎn)解決的關(guān)鍵瓶頸問(wèn)題之一。在原有中國(guó)自主的土地?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品之上，采用重點(diǎn)區(qū)域每半個(gè)月核查更新一次數(shù)據(jù)，典型區(qū)域一個(gè)季度更新一次，全國(guó)全覆蓋一年更新一次的更新速度，更新包括數(shù)量、分布、權(quán)屬等內(nèi)容。數(shù)據(jù)的更新方法采用多種主流遙感解譯的方法融合的方式，人工智能的完成數(shù)據(jù)更新。然后每一級(jí)政府管理部門設(shè)置不同的權(quán)限，實(shí)時(shí)對(duì)這些更新進(jìn)行數(shù)據(jù)的核實(shí)和校正工作，建立我國(guó)耕地利用一張圖，各級(jí)土地管理部門對(duì)耕地都能夠有效地進(jìn)行高效的數(shù)字信息化管理。

2.2 耕地利用時(shí)空格局

耕地時(shí)空格局研究有助于整體把握耕地動(dòng)態(tài)與發(fā)展趨勢(shì)，通過(guò)科學(xué)手段分析并預(yù)測(cè)耕地的時(shí)空變化以及未來(lái)的發(fā)展模式，能夠更好的針對(duì)各種地區(qū)差異、現(xiàn)實(shí)自然條件等影響進(jìn)行針對(duì)性的部署和決策。耕地格局的研究?jī)?nèi)容大致有3個(gè)方面的內(nèi)容：耕地的數(shù)量和質(zhì)量的時(shí)空變化研究［14-16］；耕地產(chǎn)能核算［17-19］以及耕地格局變化衍生的相關(guān)研究等。這些研究時(shí)間尺度都在10年以上，大部分長(zhǎng)時(shí)間尺度的研究多關(guān)注于耕地利用或耕地質(zhì)量變化。研究區(qū)域上，以省市級(jí)大小的區(qū)域?yàn)橹鳎糠盅芯糠秶由熘羾?guó)家尺度，全球范圍的大尺度研究不多。

從智慧耕地的角度來(lái)看，耕地時(shí)空格局研究是了解土地利用變化過(guò)程及利用方向的一種非常重要的技術(shù)手段。通過(guò)研究土地利用格局的變化過(guò)程，分析耕地類型轉(zhuǎn)入或轉(zhuǎn)出的面積和位置，能夠有效地掌握耕地質(zhì)量變化情況。智慧耕地的格局研究不僅要研究耕地的格局變化情況，而且還要進(jìn)一步研究耕地內(nèi)部的格局變化過(guò)程，通過(guò)分析水田和旱地的格局轉(zhuǎn)換，為進(jìn)行種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整以及產(chǎn)能的核實(shí)，保證糧食安全的問(wèn)題提供了準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。

2.3 耕地動(dòng)態(tài)機(jī)理機(jī)制

耕地利用的過(guò)程中需要理解和掌握其變化的機(jī)理機(jī)制，這是真正實(shí)現(xiàn)科學(xué)管理和利用的關(guān)鍵。通過(guò)對(duì)耕地質(zhì)量［20-22］、耕地資源安全［23］、耕地利用系統(tǒng)安全［24］、耕地土壤水分［25］、耕地破碎化［26］、耕地土壤風(fēng)蝕量［27］和耕地空間分布格局［28-31］等方面進(jìn)行分析，為進(jìn)一步可持續(xù)利用提供技術(shù)保障。耕地的機(jī)理機(jī)制研究主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、空間自相關(guān)模型、多元回歸分析、普通最小二乘法線性回歸模型、生態(tài)學(xué)冗余分析和統(tǒng)計(jì)分析、景觀指數(shù)、地理加權(quán)回歸模型、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和二元Logistic回歸模型。這些模型方法大多是以量化指標(biāo)得出定性的結(jié)論，其中運(yùn)用空間自相關(guān)模型可以隨著時(shí)間變化分析影響因子對(duì)耕地影響程度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以分析影響因子的作用強(qiáng)度。

根據(jù)以往機(jī)理機(jī)制的研究，智慧耕地需從以下幾個(gè)方面指標(biāo)進(jìn)行區(qū)域性研究，以期更具有針對(duì)性：（1） 耕地利用質(zhì)量基礎(chǔ)指標(biāo)，研究耕地質(zhì)量的影響因子選取方面大多采用自然等、經(jīng)濟(jì)等、利用等指數(shù)對(duì)省、市、縣3個(gè)尺度做空間自相關(guān)分析。（2） 耕地分布格局特征指標(biāo)，如耕地連通度、耕地集聚度、耕地連通性指數(shù)等。（3） 自然因素指標(biāo)，如高程、植被覆蓋度、坡度、降水、溫度、歸一化植被指數(shù)NDVI、差值植被指數(shù)DVI、比值植被指數(shù)RVI、土壤質(zhì)地等。（4） 社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素指標(biāo)，人口密度、灌溉指數(shù)、排澇能力、交通便捷度、耕作便利度。（5） 生態(tài)因素指標(biāo)，有機(jī)質(zhì)、pH、水土流失量、鉻、鉛、銅等。通過(guò)智能傳感網(wǎng)和云計(jì)算等技術(shù)實(shí)時(shí)采集耕地田間數(shù)據(jù)和分析，通過(guò)智慧耕地平臺(tái)綜合以上各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)，理解影響耕地利用各個(gè)方面的原因，該研究是進(jìn)行耕地調(diào)控的關(guān)鍵部分。

2.4 耕地綜合效益評(píng)估與調(diào)控

耕地的綜合效益評(píng)估是耕地價(jià)值的體現(xiàn)，是進(jìn)一步調(diào)控的目標(biāo)，兩者相互影響，相互促進(jìn)，使其耕地的綜合效益最大化。耕地綜合效益評(píng)估大體分為3個(gè)大方向：經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和生態(tài)效益［32-35］。經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)主要有糧食單產(chǎn)、單位面積農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度、單位面積勞動(dòng)力等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)組成；社會(huì)效益主要由人均糧食產(chǎn)量、社會(huì)需求滿足度、人均耕地面積、人均農(nóng)業(yè)GDP、農(nóng)民人均純收入、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移指數(shù)、國(guó)內(nèi)外貿(mào)易市場(chǎng)等社會(huì)環(huán)境影響因子組成；生態(tài)效益主要指耕地對(duì)其周圍環(huán)境的影響，常用的指標(biāo)主要有耕地施肥量、耕地有效灌溉面積比率、萬(wàn)元產(chǎn)值能耗、復(fù)種指數(shù)、災(zāi)害指數(shù)、森林覆蓋率、抗逆指數(shù)、耕地負(fù)載、土地墾殖指數(shù)等。耕地綜合效益評(píng)估的指標(biāo)體系確定方法主要為層次分析法［34］，功效系數(shù)法［33］以及相關(guān)的理論公式［32］。

在耕地綜合效益內(nèi)部分支不平衡或效益低于預(yù)期的情況下，耕地的調(diào)控就顯得尤其重要。目前耕地調(diào)控的主要方向?yàn)楦孛娣e［36］、耕地質(zhì)量、耕地產(chǎn)量、耕地污染、耕地種植結(jié)構(gòu)等，而調(diào)控的措施主要有加強(qiáng)土地整理、提高耕地生產(chǎn)率、控制城市化水平、防治水土流失、鹽堿地治理以及防止耕地污染。在耕地質(zhì)量方面，為了保護(hù)優(yōu)質(zhì)耕地、嚴(yán)格控制建設(shè)占用優(yōu)質(zhì)耕地的現(xiàn)象，國(guó)家出臺(tái)了關(guān)于基本農(nóng)田劃分的相關(guān)政策，學(xué)者對(duì)于基本農(nóng)田劃分的標(biāo)準(zhǔn)也頗多［37-38］。目前關(guān)于基本農(nóng)田劃分的指標(biāo)體系主要從耕地自然條件、區(qū)位條件和建設(shè)水平因素出發(fā)，選取的指標(biāo)主要為耕地自然等指數(shù)、耕地連片性、灌溉保證率、城鎮(zhèn)輻射、坡度、道路通達(dá)度、水利設(shè)施狀況、土壤侵蝕模數(shù)，劃分指標(biāo)體系的方法主要有TOPSIS算法、LESA方法、綜合評(píng)價(jià)方法。

智慧耕地的關(guān)鍵任務(wù)就是在耕地制圖的基礎(chǔ)上，利用耕地時(shí)空格局的分析手段了解耕地的時(shí)空格局變化情況。通過(guò)分析不同區(qū)域耕地利用變化機(jī)理機(jī)制，利用智慧耕地綜合平臺(tái)實(shí)時(shí)采集各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行耕地綜合效益評(píng)估，應(yīng)對(duì)各方面因素影響基礎(chǔ)上按照既定的目標(biāo)和方向最終實(shí)現(xiàn)耕地的智能調(diào)控。

3 結(jié)論與展望

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷革新，耕地利用研究不斷深入，國(guó)內(nèi)外研究者在智慧耕地方面已經(jīng)開(kāi)展了大量的研究，從理論研究到方法應(yīng)用已經(jīng)形成了一整套完整的解決方案。本研究在現(xiàn)有土地利用研究基礎(chǔ)上，提出了我國(guó)智慧耕地的總體框架，并重點(diǎn)闡述了重點(diǎn)研究方向和關(guān)鍵問(wèn)題。利用人工智能、云計(jì)算、智能傳感網(wǎng)等一大批新興的技術(shù)整合智慧耕地利用和管理綜合框架，從耕地?cái)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集監(jiān)控、智能高效分析到綜合評(píng)估及全面調(diào)控，系統(tǒng)地闡述了智慧耕地整個(gè)框架運(yùn)行流程。因此，面對(duì)激烈的全球變化及貿(mào)易環(huán)境，如何保障我國(guó)的糧食和解決“三農(nóng)”問(wèn)題，構(gòu)建一套集現(xiàn)代高科技采集分析的人工智能耕地綜合平臺(tái)，勢(shì)必會(huì)促進(jìn)我國(guó)耕地的利用和管理水平。

參考文獻(xiàn)

［1］張麗娟，姚子艷，唐世浩，等. 20世紀(jì)80年代以來(lái)全球耕地變化的基本特征及空間格局. 地理學(xué)報(bào)，2017，72（7）：1235～1247.

［2］李全峰，胡守庚，瞿詩(shī)進(jìn). 1990～2015年長(zhǎng)江中游地區(qū)耕地利用轉(zhuǎn)型時(shí)空特征. 地理研究， 2017（08）：1489～1502.

［3］羅沖，姜博，張文琦，等. 東北地區(qū)耕地利用效率時(shí)空差異及其影響因素分析. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2017（10）：38～44.

［4］孫忠富，杜克明，鄭飛翔，等. 大數(shù)據(jù)在智慧農(nóng)業(yè)中研究與應(yīng)用展望. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào)，2013（06）：63～71.

［5］劉助忠，龔荷英. “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈演化新趨勢(shì)——基于“云”的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈運(yùn)作新模式. 中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2015（09）：91～97.

［6］湯懷志，鄖文聚，關(guān)小克，等. 大城市耕地利用要以國(guó)土空間服務(wù)為導(dǎo)向. 中國(guó)國(guó)土資源經(jīng)濟(jì)，2015（05）：11～13.

［7］劉逸竹，吳文斌，李召良，等. 灌溉耕地空間分布制圖研究進(jìn)展. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2017，38（10）：1～13.

［8］魯恒，付蕭，賀一楠，等. 基于遷移學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)影像耕地信息提取方法. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2015，46（12）：274～279，284.

［9］曹鑫，陳學(xué)泓，張委偉，等. 全球30m空間分辨率耕地遙感制圖研究. 中國(guó)科學(xué)：地球科學(xué)，2016（11）：1426～1435.

［10］陸苗，吳文斌，張莉，等. 不同耕地?cái)?shù)據(jù)集在中國(guó)區(qū)域的對(duì)比研究. 中國(guó)科學(xué)：地球科學(xué)，2016（11）：1459～1471.

［11］劉佳，王利民，姚保民，等. 基于多時(shí)相OLI數(shù)據(jù)的寧夏大尺度水稻面積遙感估算. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017（15）：200～209.

［12］Sakamoto T，Sprague D S，Okamoto K，et al. Semi-automatic classification method for mapping the rice-planted areas of Japan using multi-temporal Landsat images.Remote Sensing Applications：Society and Environment，2018（10）：7～17.

［13］王磊，顧曉鶴，王寶山，等. 基于HJ-1A超光譜影像的縣域尺度耕地土壤速效磷含量遙感制圖研究. 土壤通報(bào)，2015（06）：1314～1320.

［14］Li H，Wu Y，Huang X，et al. Spatial-temporal evolution and classification of marginalization of cultivated land in theprocess of urbanization.Habitat International，2017（61）：1～8.

［15］Chen L，Song G，Meadows M E，et al. Spatio-temporal evolution of the early-warning status of cultivated land and its driving factors：A case study of Heilongjiang Province，China.Land Use Policy，2018（72）：280～292.

［16］楊萍果，趙建林. 河北省耕地資源時(shí)空格局演變和驅(qū)動(dòng)力. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2008（08）：95～99.

［17］韓宗偉，盧德彬，楊建，等. 貴州省耕地質(zhì)量時(shí)空格局及變化趨勢(shì)分析. 水土保持研究，2017（06）：154～159.

［18］熊昌盛，韋仕川，欒喬林，等. 基于Moran’sI分析方法的耕地質(zhì)量空間差異研究——以廣東省廣寧縣為例.資源科學(xué)，2014（10）：2066～2074.

［19］韋仕川，熊昌盛，欒喬林，等. 基于耕地質(zhì)量指數(shù)局部空間自相關(guān)的耕地保護(hù)分區(qū). 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014（18）：249～256.

［20］張晗，趙小敏，歐陽(yáng)真程，等. 多尺度下的南方山地丘陵區(qū)耕地質(zhì)量空間自相關(guān)分析——以江西省黎川縣為例.中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2018（02）：263～273.

［21］劉露，周生路，田興，等. 不同比例尺下耕地質(zhì)量分等結(jié)果的差異及影響因素研究. 自然資源學(xué)報(bào)，2016（04）：629～638.

［22］李武艷，朱從謀，王華，等. 浙江省耕地質(zhì)量多尺度空間自相關(guān)分析. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2016（23）：239～245.

［23］宋戈，王越，雷國(guó)平，等. 松嫩高平原黑土區(qū)耕地資源安全的驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析，農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2013（21）：241～248.

［24］宋戈，王越，雷國(guó)平. 松嫩高平原黑土區(qū)耕地利用系統(tǒng)安全影響因子作用機(jī)理研究——以黑龍江省巴彥縣為例.自然資源學(xué)報(bào)，2014（01）：13～26.

［25］付國(guó)珍，擺萬(wàn)奇，姚麗娜. 拉薩河流域耕地不同尺度土壤水分影響因子. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2015（07）：2115～2122.

［26］郭碩，楊偉州，魏明歡，等. 基于地理加權(quán)回歸的青龍滿族自治縣耕地細(xì)碎化及影響因子分析. 水土保持研究，2017（03）：264～269.

［27］宋勝明，劉霞，張榮華，等. 黃泛風(fēng)沙區(qū)耕地土壤風(fēng)蝕影響因子的通徑分析. 水土保持通報(bào)，2017（03）：249～253.

［28］Jiang P，Cheng Q，Zhuang Z，et al. The dynamic mechanism of landscape structure change of arable landscape system in China.Agriculture，Ecosystems & Environment，2018（251）：26～36.

［29］Jiang L，Deng X，Seto K C. The impact of urban expansion on agricultural land use intensity in China.Land Use Policy，2013（35）：33～39.

［30］Pandey B，Seto K C. Urbanization and agricultural land loss in India：Comparing satellite estimates with census data.Journal of Environmental Management，2015（148）：53～66.

［31］吳莉，侯西勇，徐新良. 環(huán)渤海沿海區(qū)域耕地格局及影響因子分析. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014（09）：1～10.

［32］李全峰，杜國(guó)明，胡守庚. 不同土地產(chǎn)權(quán)制度下耕地利用綜合效益對(duì)比分析——以黑龍江省富錦市墾區(qū)與農(nóng)區(qū)為例 . 資源科學(xué)，2015（08）：1561～1570.

［33］宋戈，林佳，孫麗娜. 黑龍江省東部墾區(qū)耕地利用效益時(shí)空分異特征. 經(jīng)濟(jì)地理，2010（12）：2061～2066.

［34］劉瓊峰，李明德，段建南，等. 基于GIS的湖南省耕地利用效益時(shí)空變異研究. 經(jīng)濟(jì)地理，2013（09）：142～147.

［35］Kaiyong W，Pengyan Z. The Research on Impact Factors and Characteristic of Cultivated Land Resources Use Efficiency—take Henan Province，China as a Case Study.IERI Procedia，2013（5）：2～9.

［36］李玉平，汪涌，蔡運(yùn)龍. 耕地保護(hù)與資源調(diào)控研究——以河北省邢臺(tái)市為例. 干旱區(qū)研究，2007（03）：307～311.

［37］楊建宇，徐凡，劉光成，等. 基于TOPSIS算法的永久基本農(nóng)田劃定方法. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2017（08）：133～139.

［38］劉輝. 河南省耕地與基本農(nóng)田保護(hù)態(tài)勢(shì)及對(duì)策研究. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2016，37（10）：67～70.