基于田塊尺度的高標準農田建設空間形態判別研究

李少帥 鄖文聚 曹文靜 金曉斌 李紅舉 張 超

(1.中國地質大學(北京)土地科學技術學院，北京 100083； 2.國土資源部土地整治中心，北京 100035；3.深圳市房地產評估發展中心，深圳 518040； 4.南京大學地理與海洋科學學院，南京 210093；5.中國農業大學信息與電氣工程學院，北京 100083)

0 引言

高標準農田建設是保障國家糧食安全、實施藏糧于地的重大戰略部署，對提高農民收入、促進現代農業發展和推進美麗鄉村建設具有重要意義。《全國高標準農田建設規劃》提出，到2020年全國建成高標準農田0.53億hm2；2016年中央一號文件進一步明確，到2020年確保建成0.53億hm2、力爭建成0.67億hm2高標準農田；黨的十八大以來，全國通過土地整治等措施已經建成高標準農田約0.32億hm2[1]；高標準農田建設投入資金大、建設工程多、涉及面廣，建后監測監管面臨嚴峻考驗。當前，以國土資源遙感監測“一張圖”和綜合監管平臺為依托，實現高標準農田圖斑上圖入庫、信息集中統一管理，是國家層面實時掌握、動態監管高標準農田建設范圍、規模和主要工程等信息的重要方式之一，但由于監管平臺在一定程度上存在重數量輕質量、重內容輕功能、重要素輕成效等問題，使得管理部門難以有效掌握農田的建設成效和建設標準是否契合高標準農田的相關規范要求。

目前，國內學者對高標準農田建設開展了有關研究，主要包括：高標準農田建設選址[2-4]、時序安排[5-7]、適宜性評價[8-10]、績效評估等[11-14]。其中，涉及高標準農田監管的研究主要集中在兩方面：一是利用遙感技術和地理信息系統技術識別高標準農田建設區的單項工程完成情況或工程建設質量[15-19]，如土地平整度、農田水利設施完備度、道路通達度等；二是利用景觀指數法度量高標準農田建設前后田塊破碎度的變化情況[20-23]，該方法大多基于土地利用變更調查數據，側重于分析高標準農田建設前后耕地破碎度的變化情況，受數據比例尺和精度限制，較少考慮寬度小于2 m(南方小于1 m)的溝、渠、路等基礎設施以及農田防護工程設施的建設成效。

針對高標準農田工程布局、結構具有自身特殊性以及相較于一般農田具有空間形態上的顯著差異，本研究基于農田田塊尺度，以高標準農田建設內涵為評價出發點，從田塊規模、田塊形態、農田道路、灌排設施和農田防護等方面構建一套高標準農田建設質量評價的指標體系，并利用布爾型賦值方式和短板原理綜合評價高標準田塊建設的合規情況，最后以吉林省松原市土地整治項目區為例進行試驗實證。

1 研究區與數據源

以吉林省松原市前郭爾羅斯蒙古族自治縣額如鄉土地整治項目區為研究區(圖1)，本研究區位于東經124°48′～124°54′，北緯44°56′～45°59′，總面積1 477.7 hm2。研究區地形平坦開闊，地勢南高北低，屬溫帶大陸性季風氣候區，主要種植水稻。針對整治區灌排系統不完善、抗風能力弱、局部田塊較破碎等問題，通過土地整治活動，采取修建灌排渠溝、栽植防護林、土地平整和完善田間道路體系等方式提高了整治區抗災能力和現代農業生產能力，促進農業生產的規模化和機械化。本研究涉及的空間數據主要為土地整治項目規劃圖和項目竣工后影像圖，分別源自該縣土地整治項目初步設計方案和項目竣工后的高分2號衛星遙感影像，影像空間分辨率0.8 m，時相為2015年5月10日；通過對遙感影像進行輻射定標、大氣校正和融合處理后，以項目區規劃圖為基準對影像數據進行幾何校正和裁減等預處理。

圖1 研究區位置及遙感影像圖Fig.1 Study area and remote sensing imagery

2 研究方法

2.1 評價技術路線

本研究主要分為4個步驟：①要素提取。綜合監督分類、與規劃圖相互驗證和實地踏勘等方式，提取經預處理后的研究區遙感影像內的耕地圖斑、田間道路工程、灌排渠溝和防護林等線狀、面狀空間要素信息。②田塊生成。參考《高標準農田建設通則》關于田塊的定義和田塊空間特征，將研究區內田間道路、渠、溝等空間線性信息予以分類合并，以此進行空間拓撲檢查和處理，修改懸掛點和自相交等錯誤，以此形成的邊界體系作為農田田塊的分割界線，而當灌排溝渠體系與農田道路彼此相鄰時以農田道路視為田塊界線，在此基礎上將田塊界線疊加到耕地圖斑內，分割后形成農田田塊。③評價體系構建。基于高標準農田建設規范和相關要求，以農田田塊為評價基本單元，從田塊規模、形態、灌溉排水、田間道路和防護工程配套等方面構建高標準農田建設空間形態的評價體系。④基于構建的評價體系，利用布爾型二值數據賦值方式對田塊規模、形態、農田交通水利和防護林等指標分別賦值，最后結合短板原理綜合評價高標準農田建設的合規情況。其評價技術路線如圖2所示。

圖2 評價技術路線圖Fig.2 Flow chart of technical roadmap

2.2 評價體系構建

2.2.1指標選取及量化

根據《高標準農田建設通則》，高標準農田建設是為建設高標準農田、改善或消除主要限制性因素、全面提升農田質量而開展的土地平整、土壤改良、灌溉與排水、田間道路、農田防護與生態環境保持、農田輸配電以及其他工程建設的活動。上述工程類型中，土地平整工程與田塊形態密切相關。土壤改良工程不具備空間特征。灌溉與排水、田間道路工程與灌排渠溝、道路的布局密切相關。立足于本研究區實際，農田防護工程與防護林的布局密切相關。農田輸配電工程主要服務于水利工程，不需考慮其空間形態。綜上，以田塊為判別單元，從田塊規模與形態、灌溉渠道、排水溝、田間道路、農田防護林等指標可綜合判別高標準農田建設的空間形態。

(1)田塊規模指標(AI)

該指標對應于高標準農田建設的土地平整工程。根據《高標準農田建設通則》有關要求，田塊規模應在1～30 hm2之間。田塊規模過小不利于機械化，規模過大則說明水利、交通等配套設施不足。田塊規模小于1 hm2，AI為0；田塊規模介于1～30 hm2之間時，AI為1；田塊規模大于30 hm2時，AI為2。

(2)田塊形態指標(SSI)

該指標對應于高標準農田建設的土地平整工程。《高標準農田建設通則》要求平原區田塊應修筑為條田，為便于機械化作業，條田的幾何形狀一般需近似于長方形。在判別田塊形態方面，現有研究主要通過景觀指數法中的形狀指數來分析田塊的破碎化程度[21-23]，然而形狀指數主要用來判別對象與正方形的相似程度[24]，不適合判別長方形。本文提出了判別田塊長方形形態的方法，其思路是用幾何旋轉卡殼算法[25]生成田塊的最小面積外接矩形，然后通過計算田塊規模與最小面積外接矩形面積的比值(圖3)得出

SSI=Aa/AR

(1)

式中AR——田塊最小面積外接矩形的面積

Aa——田塊規模

SSI越大(最大值為1)，田塊形狀越接近長方形。參考相關研究，SSI的閾值設置為0.8，當SSI≥0.8時，田塊近似于長方形，符合條田形態，此時SSI為1；當SSI<0.8時，田塊形狀與長方形差異較大，不符合條田形態，SSI為0。

圖3 田塊形態指標計算示意圖Fig.3 Schematic diagram of strip land shape index calculation

(3)道路通達指標(RI)

該指標對應于高標準農田建設的田間道路工程。《高標準農田建設通則》要求平原區田間道路通達度要達到100%，即每個田塊均要有田間道路相連。反映在空間關系上，當田塊與道路相切(式(2))或相交(式(3))時[26]視為田塊道路通達，RI為1；反之，RI為0。

φ≠L∩?A&φ=L∩A°

(2)

φ≠L∩?A&φ≠L∩A°

(3)

式中L——道路、灌溉設施或排水設施等線型基礎設施

A——田塊

?A——A的邊界

A°——A的內部

(4)灌溉設施配套指標(CI)

該指標對應于高標準農田建設的灌溉與排水工程。《高標準農田建設通則》規定了不同類型區農田的灌溉保證率。在空間上，每個田塊應與灌溉渠道相連以確保能夠得到灌溉。當田塊與灌溉渠道相切(式(2))或相交(式(3))時視為灌溉渠道配套，CI為1；反之，CI為0。

(5)排水設施配套指標(DI)

該指標對應于高標準農田建設的灌溉與排水工程。要求排水溝布置應與渠、路、林相協調，及時排除積水。在空間上，每個田塊應與排水溝相連以確保能夠及時排水。當田塊與排水溝相切(式(2))或相交(式(3))時視為排水設施配套，DI為1；反之，DI為0。

(6)農田防護指標(PI)

該指標對應于高標準農田建設的農田防護與生態環境保持工程。針對高標準農田建設區域面臨的自然災害限制因素，農田防護工程包括農田林網、岸坡防護、溝道治理和坡面防護工程。因本研究區主要面臨風害，只涉及農田防護林工程，需根據農田防護林的實際布局計算處于農田防護狀態下的田塊面積。一般說來，農田防護林防風范圍最多不超過樹高的30倍[27]，按樹高20 m計算，農田防護林防風距離約600 m。在空間上計算農田防護范圍的方法如下：首先，按式(4)判斷防護林是否為直線[28]，如非直線則在拐點處將其分割，然后分別計算分割后的防護林與主風害方向夾角，按式(5)分別提取農田防護林背風側緩沖區并求并集，并集后的緩沖區與田塊交集則為農田防護區。鑒于《高標準農田建設通則》要求農田防護比例不低于90%，單個田塊農田防護面積占田塊面積90%以上(含90%)的，滿足農田防護要求，PI為1；反之，不滿足農田防護要求，PI為0。

(4)

其中

B={x|d1(x)≤600sinα}

(5)

式中Ax+By+C——過首末點的直線方程

(x，y)——相鄰3點中相對中間的點坐標

d——該中間點到直線Ax+By+C的距離，本文設置當d小于5 m時判別為直線

B——農田防護林背風側緩沖區

d1(x)——背風側與農田防護林的距離

α——主風害風向與分割后防護林的夾角

2.2.2綜合評價體系

以田塊為評價基本單元，依上述選取的田塊規模、田塊形態、道路通達、灌溉設施配套、排水設施配套、農田防護等6個指標逐個排序，采取6位編碼方式自左向右逐個對田塊的各個評價維度進行賦值，其中每位編碼代表相應評價指標的指標值。利用短板原理進行綜合維度評價，當且僅當評價田塊的6位編碼值全都為1時，表征通過土地整治活動后建成的田塊符合高標準農田建設的相關規定和要求；反之，評價田塊在規模、形態和配套等某個或多個方面存在不足，尚不能滿足高標準農田的建設要求。基于此，建立基于農田田塊建設質量的編碼值體系，用于從多維度分析田塊的高標準建設情況(表1)。

表1 高標準農田建設空間形態判別綜合判別指標編碼值及其含義Tab.1 Identification index of spatial morphology of well-facilitated farmland construction, index codes and their meaning

3 研究結果

3.1 遙感影像信息提取結果

研究區遙感影像的耕地和相關工程信息提取結果如圖4所示。研究區耕地面積1 423.46 hm2，占研究區面積的比例為96.35%。研究區田間道路147條，總長85.29 km；各級灌溉渠道137條，總長70.72 km；各級排水溝道104條，總長88.7 km；對研究區內農田具有防護作用的研究區內外防護林帶15條。上述信息提取結果已經過實地驗證并修正，驗證結果表明，有3條灌溉渠道因防護林遮擋而漏判，無誤判情況。

將提取的田間道路、渠、溝等信息合并為一個圖層，經過拓撲分析和處理后，與耕地圖斑疊加，生成田塊172個(圖4b)。其中，最大田塊規模22.2 hm2，最小田塊規模0.53 hm2，平均田塊規模8.23 hm2。

圖4 研究區遙感影像信息提取和田塊劃分Fig.4 Remote sensing information extraction and patches division in study area

3.2 高標準農田建設質量評價結果

在提取研究區工程和田塊信息的基礎上，利用Python語言，根據構建的高標準農田建設空間形態判別指標編制判別工具。使用該工具對田塊規模和形態，田塊與田間道路、灌溉渠道、排水溝、農田防護范圍之間的空間關系進行判別，形成判別結果。

圖5 高標準農田建設空間形態分指標判別結果Fig.5 Result of sub index on spatial morphology identifying of well-facilitated farmland construction

從田塊規模看(圖5a)，172個田塊中，有1個田塊規模小于1 hm2，位于研究區南部；其余171個田塊規模適中。從田塊形態看(圖5b)，有147個田塊形態與長方形近似度高，屬于條田形態，此部分田塊面積1 250.47 hm2，占耕地總面積的比例為87.85%；25個田塊不規則程度高，與長方形差異大，不屬于條田形態，總面積172.99 hm2。從道路通達情況看(圖5c)，有2個田塊與田間道路不相連，總面積6.96 hm2，占耕地總面積的比例為0.49%，位于研究區西北部；其余170個田塊均有田間道路通達。從灌溉設施配套情況看(圖5d)，有8個田塊未與灌溉渠系相連，總面積37.3 hm2，占耕地總面積的比例為2.62%，主要分布在研究區的西北、北部和東北部；其余164個田塊均有灌溉渠系相連。從排水設施配套情況看(圖5e)，172個田塊均有排水溝相連。從農田防護范圍看(圖5f)，16個田塊不在農田防護林防護范圍內，總面積132.05 hm2，占耕地總面積的比例為9.27%，主要分布在距離迎主害風向防護林的較遠處。

從研究區高標準農田建設空間形態綜合判別結果來看(圖6，表2)，完全滿足判別指標條件的田塊129個(總面積1 113.41 hm2)，占耕地總面積的78.2%。不完全滿足判別指標的田塊43個(總面積310.05 hm2)，主要表現在田塊不滿足條田形態要求(18個田塊，142.93 hm2)，農田防護不到位(13個田塊，117.03 hm2)，缺少灌溉設施(4個田塊，14.5 hm2)，以及少量(8個田塊，35.59 hm2)涉及包括上述表現在內的復合因素導致的不符合判別指標條件的田塊。

4 討論

(1)研究方法具有效率高和全覆蓋等特征。從監測的時間成本上看，本文提出的方法基于GIS構建判別模型對空間形態進行自動判別，該工作的主要時間成本取決于對遙感數據的預處理和信息提取，根據土地整治遙感監測工作實踐[19]，1個項目的遙感數據處理和信息提取工作一般需要1人1～2 d，而實地檢查需要2～3人至少3 d。從監測的空間范圍看，實地檢查因空間范圍大、時間有限等因素，往往采取抽查的方式以點帶面。本文提出的空間形態判別方法可基于遙感影像對全域范圍的農田形態進行分析和判別。

(2)研究方法的適用性和局限性。與實地檢查相比，空間形態判別不涉及農田的耕地質量等別評定和工程質量，而上述內容是高標準農田建設考核的組成部分，空間形態判別不能取代實地檢查。空間形態判別方法適用于快速、大范圍地對建設的高標準農田進行初步判別，輔助管理者和決策者對高標準農田建設工作形成初步判斷，是實地檢查工作的有效補充。該方法目前主要適用于平原區、以渠灌為主、針對風害采取防護措施的農田區域。我國幅員遼闊，受自然、社會、經濟等多種因素影響，區域間的農田空間形態差異大，需針對不同類型區進一步檢驗和完善高標準農田建設空間形態判別指標體系，在此基礎上研發高標準農田建設空間形態判別系統，豐富高標準農田建設“一張圖”管理平臺。

圖6 高標準農田建設空間形態綜合判別結果Fig.6 Comprehensive result of spatial morphology identifying of well-facilitated farmland construction

表2 高標準農田建設空間形態綜合判別結果Tab.2 Identifying result of well-facilitated farmland construction

5 結論

(1)以《高標準農田建設通則》為依據，基于田塊尺度，從田塊規模、條田形狀指數、田塊與田間道路、灌溉渠道、排水溝、農田防護范圍之間的空間關系等方面構建了評價體系，該體系可有效測度不同維度和不同方面的高標準農田建設效果。

(2)提出的方法體系，通過判別空間形態的方式，不僅可以找出研究區符合高標準農田建設空間形態的田塊，還可進一步挖掘高標準農田建設工程的短板，為下一步改進工程措施和提高建設合理性提供依據。

(3)以吉林省松原市土地整治項目區進行試驗實證，結果表明，試驗區契合與不契合高標準農田建設標準的田塊分別占總面積的78.2%和11.8%，本文提出的方法具有較強的可操作性，可為完善現有高標準農田建設監管體系提供參考。