類城市路網空間中面向平原農業應用的耕地地塊邊界提取研究

鄭明雪，沈祥成，羅治情，陳娉婷，官 波，馬海榮

（湖北省農業科學院農業經濟技術研究所/湖北省農業科技創新中心農業經濟技術研究分中心/湖北省鄉村振興研究院，武漢430064）

中國是人口大國，糧食安全是國家穩定發展的基礎，而始終堅守18 億畝耕地紅線是實現糧食安全的前提。在獲取耕地信息方面，目前多以耕地內作物為對象，解譯影像信息的研究為主。2011 年朱長明等［1］首次提出地塊概念，將農作物的種植信息規范在矢量地塊基元內，用于基于地塊的作物分析處理。地塊是農戶進行農業生產的最小單位，對耕地地塊邊界的提取研究是實現精準農業的基礎和前提，進而對農田作物信息進行快速提取與解析，用于農作物分類、估產等，具有重要的科研價值和經濟價值［2-5］。耕地地塊提取的研究意義主要包含2 點：一是耕地地塊信息的邊界和內部結構明顯且相對穩定，以地塊為基礎單位對其內部農作物信息進行提取研究，可有效避免地塊邊界信息模糊造成的地塊錯分和漏分情況［6，7］；二是由于耕地地塊的物理屬性和功能屬性，地塊邊界保持長期穩定，獲取農田地塊的邊界信息對研究地塊內農作物變更或動態生長等具有較高的復用性。

然而受自然秩序和土地劃分規律的約束，農田地塊呈現多形態化。從空間分布上看，平原區域的耕地地塊相對規整，地塊邊界大多呈直線狀，但地塊面積和地塊形狀不統一，地塊區域朝向可能呈現局部一致、全局散亂的分布狀態。且當相鄰地塊內農作物種植種類存在差異時，會導致部分相鄰地塊邊界不清晰，從而對耕地地塊邊界提取造成干擾。從時間角度上看，考慮到不同作物在生長過程中隨季節變化呈現的差異，有學者探索利用多時相影像數據挖掘可分性強的光譜信息，用于不同作物的分類研究［8］。抓住不同作物的生長發育規律在多時相遙感影像上表現出的變化特征，利用作物的光譜特征和多時相變化特征實現作物遙感識別能力的提高［9］，進而用于耕地地塊邊界的提取。但是由于多源遙感數據來源廣，數據的歸一化問題較難解決，農作物的復雜性也造成多源遙感信息的地物特征提取困難。

城市路網與耕地地塊邊界在空間維度上的分布特點具有共同性，耕地地塊邊界具有類似于真實城市路網空間的多種屬性。這樣的相似學科研究思路為耕地邊界類城市路網空間的研究打開了新思路。

1 面向平原地區的耕地用地現狀分析

1.1 研究區域及自然特征

研究區域選定江漢平原。江漢平原位于湖北省中南部，具有豐富的光熱水資源和肥沃土地，平原氣候適宜大多數農作物種植，使得江漢平原享有“魚米之鄉”的美譽。同時，江漢平原地區交通便利，是南來北往的交通樞紐，公路建設體系完備，為江漢平原的農產品流通提供了非常便利的條件。

1.2 研究區域用地特征

結合國家現定的土地類型標準和江漢平原的實際土地情況，將該地區土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、建設用地及未利用地。2013、2015、2018、2020 年江漢平原地區6 類土地利用空間分布和變化情況見圖1。由圖1 可看出，2013—2020 年，江漢平原的土地利用以耕地和林地為主，草地鑲嵌在林地間，水域支流和建設用地網羅其中，未建設用地規模小且集中在長江沿岸，整體空間分布趨于穩定。

圖1 2013—2020 年江漢平原地區的土地利用變化情況

2015—2020 年江漢平原耕地面積變化情況見圖2。從圖2a 可看出，江漢平原地區耕地面積在2017 年大幅增長后，持續保持穩定趨勢，耕地面積增減變化不大。從圖2b 可看出，2015—2020 年江漢平原各地區耕地面積基本保持穩定趨勢，不存在大幅波動現象。不同地區的耕地面積差異明顯，監利縣和天門市的耕地面積始終保持前二位，公安縣和仙桃市的耕地面積緊跟其后。

圖2 2015—2020 年江漢平原耕地面積變化情況

綜上，耕地始終是江漢平原地區農戶農業生產的重要方式。從宏觀上守住耕地紅線不后退，從微觀上掌握耕地地塊變化信息，結合兩者對耕地農作物生長過程的農業決策具有重大意義。

1.3 研究區域耕地邊界提取及問題

本研究區域的耕地形態多分布集中規整、局部區域的作物種植類型單一，是遙感應用的理想場所，如圖3。目前實際工作中，高分辨率遙感影像的耕地邊界提取技術主要包括人工矢量化和影像分割［10-14］。人工矢量化是指通過目視解譯感知影像上所呈現的顏色、形態、紋理等特征，并對所獲得的視覺信息進行分層提取，從而實現對耕地地塊邊界的精準提取。但人工矢量化對工作人員的地圖解譯能力要求高，人力物力成本較大，不適合應用于大范圍的耕地邊界獲取。如何挖掘高分辨率遙感影像的空間信息、獲取描述農作物的特征是影像分割的關鍵。影像分割方法提高了地塊邊界獲取效率，但“異物同譜，同物異譜”問題影響了耕地邊界識別的精確率。

圖3 江漢平原耕地現狀

2 類城市路網研究

2.1 城市路網

傳統的城市道路網規劃理論是以車輛為主導，滿足車輛的出行效率和安全，由于多樣性的交通模式，不同道路被分配的路權也各不一樣。圖4 展示了不同尺度下武漢市道路網的可視化情況。從圖4a 到圖4d，道路尺度逐漸變小，呈現的信息逐步豐富飽滿。圖4a 僅顯示武漢市內的國道和省道，以紫色標注。圖4d 顯示武漢市內國道、省道、縣道、市區一級道路及其他道路。不同尺度的道路縱橫交錯，編織成一張城市道路網。

圖4 武漢市多尺度道路網

經過幾十年的發展，針對遙感影像道路提取問題，國內外學者從不同角度出發，利用不同的遙感數據源和道路特征，提出了多種算法和模型［15，16］，主要可分為3 類：基于像素的道路提取、基于區域的道路提取和基于知識的道路提取?；谙袼氐牡缆诽崛∈且詥蜗袼貫檠芯繉ο螅谀繕讼裨欢ㄠ徲騼龋治觥暗缆贰迸c“非道路”的差異，從而識別出包含道路信息的像素點。每個像素點均被賦予“道路”或“非道路”?；趨^域的道路提取是以多像素組合而成的區域為研究對象，前提是將研究區按特定規則劃分為若干子區域，然后研究道路的面狀特征，用于識別包含道路信息的子區域?；谥R的道路提取以主觀認知為決策依據。

2.2 類城市路網

在思考耕地邊界識別問題的過程中，我們意識到城市路網與耕地地塊邊界在空間維度分布特點上具有共同性。圖5 給出了不同尺度下荊州市顏閘村耕地邊界的可視化情況。從圖5a 到圖5d 可看出，隨著耕地地塊邊界尺度逐漸變小，呈現的邊界信息逐步豐富飽滿。其中，紫色標注最大尺度下耕地邊界情況。

圖5 荊州市顏閘村道路網

通過對比圖4 和圖5 可看到，從物理形態上，耕地地塊邊界與城市道路大多呈線狀，地塊邊界之間、道路之間相互縱橫交錯，形成全局連通性。交錯的線狀邊界圍成閉合的面狀區域。區域內地物類型根據用地屬性而定。一般地，同一區域內用地屬性相同。從社會功能來看，耕地邊界也具備道路可達性。根據耕地的地理位置、用地屬性等，耕地邊界也被賦予相應的“邊界權”。邊界權越大，該邊界的社會功能越重要。

基于此，本研究擬通過引入城市道路網空間研究來解決耕地地塊邊界提取的問題。將不同形態的耕地地塊邊界看作城市路網空間中的道路；將不同地塊區域的邊界分布看作不同重要等級的道路分布，構建耕地地塊邊界的類城市路網空間。將地塊邊界組織在一個類城市路網空間環境中，引入全卷積網絡和深度監督網絡思想，建立多尺度深度學習框架。即理解地塊本身的全局特點，設計多尺度深度學習方法，用以提取全局靜態多形態的耕地地塊邊界。

3 基于類城市路網的耕地邊界提取研究探索

3.1 前期工作

通過充分考慮耕地地塊的位置信息以及地塊內農作物的顏色特性，前期已完成基于改進Mean Shift的無人機農業應用遙感影像地塊邊界自動化提取研究［4］。結果顯示前期研究可很好地將各田塊邊界提取出來。其中小面積田塊的邊界被成功提??；對形狀不規則地塊邊界的提取效果明顯；形狀不規則且特征存在干擾時，所述方法仍能取得較好結果。結果也顯示部分田塊邊界未被成功提取。

3.2 方法探索

高分辨率遙感影像的耕地邊界提取和道路提取有許多相似之處，因此可將道路提取的一些方法遷移解決耕地邊界提取問題。相比耕地地塊內農作物信息，耕地地塊邊界信息是一種弱信息，需以航空影像作為載體，表達更加豐富和明顯的細節信息。因此，聚焦基于航空影像的江漢平原耕地邊界自動化識別與提取問題，本研究從以下兩方面展開探索。

3.2.1 一種顧及自然秩序的耕地地塊邊界多形態的描述方法 從農學和地理學角度挖掘符合地塊邊界的物候特征和地理學特征，提出一種符合自然秩序的耕地地塊邊界多形態規律的描述方法，用以描述耕地地塊邊界的多形態特征。并引入顯著性檢測方法度量特征可分性，對地塊邊界提取的效率和速率提供輔助。

1）研究同時符合農學和地理學意義的耕地地塊邊界多形態特征集。從農學和地理學角度構建同時符合農學和地理學意義的多特征組合。具體地，將地塊看做1 個基本單元，根據社會賦予地塊的物理屬性，對地塊邊界提取線狀型地理學特征。根據作物自身特點對地塊內部提取面狀型農學特征，形成多特征組合。而前期工作中，基于改進Mean Shift的方法已將耕地按特定規則劃分為若干子區域［4］。該積累為多形態特征集的提取奠定了工作基礎。

2）耕地地塊邊界顯著性檢測。通過引入顯著性檢測方法對多形態特征集進行可分性評估。可分性能太低的特征會導致后續地塊邊界提取無用。因此，通過顯著性檢測方法度量特征集的可分性，提供量化依據，對地塊邊界提取的效率和速率提供輔助。

3.2.2 一種基于類城市路網的耕地地塊全局性靜態多形態邊界提取方法

1）研究類城市路網空間的地塊邊界重要性度量模式。本研究引入基于復雜網絡的城市道路重要度評價體系，探索類城市路網空間中耕地地塊邊界的重要性。對于規模龐大、結構復雜的城市路網而言，城市道路重要度評價的關鍵在于是否估計路網的整體形態結構和功能特征。每條道路對整個路網而言在結構和功能上都有不同程度的貢獻，這種貢獻可以通過相應的結構和功能評價指標進行度量。而在耕地地塊類城市路網空間中，這樣的整體形態結構和功能特征屬性需要進一步探索，尋找符合耕地地塊場景的重要性評價依據。

本研究擬利用節點度、接近中心性、中介中心性和連通可靠性指標，從4 個不同角度反映地塊邊界在類城市路網中的重要程度，并采用模糊聚類方法對地塊邊界網等級進行劃分。根據模糊聚類分析結果，可將不同地塊邊界按照其最終取值大小進行排序和歸類，劃分地塊邊界等級，并對類城市路網進行整合梳理和改造。

2）基于HED 的多尺度深度學習模型提取耕地地塊邊界。基于全卷積網絡和深度監督網絡思想，HED 模型通過對影像的每個像素判斷為邊緣或非邊緣的二分類結果，直接完成端到端的映射。HED模型以VGC16 為基礎網絡結構，忽略了對影像的全局特征的提取，導致對影像的表達能力受到一定的影響。同時，HED 模型采用過多的下采樣并且沒有充分融合多尺度特征，導致影像中許多細節信息被丟失?；谶@2 個問題，本研究擬對HED 模型做兩處針對性的改進。第一，對輸入影像設計多尺度組合，從全局和局部兩個角度充分挖掘不同尺度地物反映的顯著性信息和空間關系。第二，將多尺度反卷積到與原始輸入影像尺度一致，充分利用地物細節信息，實現多特征融合和信息互補。

4 結束語

本研究的方法探索是在自然秩序層面挖掘耕地地塊邊界與城市路網分布的內在聯系，通過引入城市路網空間中道路重要性度量模式，妥善解決地塊邊界提取問題。建立基于HED 的多尺度深度學習框架，可彌補傳統方法對地塊本身的全局靜態多形態認識的不足，增強規則耕地地塊邊界提取結果的合理性?？偟膩碚f，基于前期成果的積累和現階段方法探索，該研究對解決基于航空影像的江漢平原耕地邊界自動化識別與提取問題具備可行性，具有一定的科學理論意義和實踐意義。