以安徽省為例探析遙感技術在耕地保護工作中的應用

金 磊，吳 冕，支俊俊，劉王兵，王 進，龐韶鵬

（1.安徽省國土空間規劃研究院，安徽合肥 230088；2.自然資源部江淮耕地資源保護與生態修復重點實驗室，安徽合肥 230088；3.安徽師范大學地理與旅游學院，安徽蕪湖 241002）

耕地是糧食生產的基礎，耕地保護是全球面臨的一項重要任務，它關乎糧食安全、生態環境保護和可持續發展等諸多方面。同時，耕地保護是我國保障農業發展的重要戰略之一，對于保障糧食安全和維護農村社會經濟穩定具有重要意義。然而，由于自然環境變化和人類活動的影響，耕地資源的面積和質量面臨著巨大的挑戰。當前，我國已實行最嚴格的耕地保護制度，要求堅決守牢耕地保護紅線和糧食安全底線，強調要像保護大熊貓一樣保護耕地。因此，保護耕地，防止耕地流失，提高耕地質量，是我國農業發展的重要任務[1]。

遙感技術，特別是衛星遙感技術，能夠提供大范圍、多時相的土地利用信息，對于及時掌握耕地利用現狀信息、監測耕地動態變化、評估耕地保護效果等方面都具有重要意義。通過對遙感影像的解譯和分析，可以獲取土地利用類型、土壤類型、植被覆蓋情況等信息，為耕地保護提供科學技術支撐。本文旨在結合實際案例介紹遙感技術在土地整治、耕地“非農化”“非糧化”監測、耕地地力變化、生態質量監測以及耕地監督檢查等方面的實際應用，以期為進一步推動遙感技術在耕地保護工作中的應用提供參考。

1 遙感技術在土地整治中的應用

遙感技術，特別是無人機遙感技術和高分辨率衛星遙感影像，能夠提供精細至地塊的精準、實時信息，已經在土地整治方面發揮了重要作用。此外，遙感與深度學習技術相結合，能夠自動對遙感影像信息進行快速準確的處理和分析，為科學高效開展土地整治工作提供了強有力的技術支持。

1.1 無人機遙感技術

無人機遙感技術具有應用靈活性高、成本低、數據獲取快速等優點，可提供高分辨率、高精度的影像數據。該類影像數據不僅可以用于土地整治前的詳細勘察，還可以用于整治過程中的動態監測和整治后的效果評估。通過無人機遙感技術，可以獲取土地表面的詳細信息，包括精準地提取土地的微地形、植被覆蓋情況、土地利用等信息，從而為土地整治規劃設計方案的制訂提供依據[2]。例如，在土地整治前期，通過無人機拍攝的高清圖片和視頻，可以分析待整治區域內各種自然條件（如地形、植被覆蓋情況等）和人為因素（如建筑物、道路等）對土地整治可能產生的影響，從而科學規劃涉及土地整治項目工程。在土地整治過程中，通過定期進行無人機航測，可以實時監測工程進展情況，及時發現可能出現的問題。土地整治完成后，通過整治項目實施前后遙感影像的變化對比，可以直觀反映工程的竣工情況，并且還可以對已實施的土地整治項目進行自動化動態監測。1）利用無人機采集不同時期的土地高分辨率影像，提取無人機影像在光譜和紋理等方面的特征，采用機器學習算法開展土地利用自動化分類，如分為耕地、林地、草地、水域、建設用地等類型。2）通過不同時期影像的對比，當土地利用類型發生變化時，根據發生變化的類型識別土地整治項目。例如，當土地利用類型由非耕地轉變為耕地時，可識別為補充耕地項目，并可根據不同來源的土地利用類型進一步識別為林地復墾、坑塘水面復墾等農用地整治項目；若由建設用地轉變為耕地，則識別為建設用地復墾項目；還可以根據耕地的不同類型，如旱地向水田的轉變，識別“旱改水”等農用地質量提升項目。3）根據實地調查數據進行精度評價，以驗證自動化分類的準確性和可靠性。該方法可以獲得高精度的識別結果，同時可以提升監測效率。

1.2 衛星高分辨率遙感影像

衛星高分辨率遙感影像可以提供更大范圍的土地覆蓋信息。通過對這些影像的解譯和分析，可以提取土地利用現狀、地形地貌、土壤侵蝕程度、水土流失情況等詳細信息，為土地整治提供科學依據。高分辨率遙感影像還可以用于大范圍監測土地整治工程的實施效果，評估整治措施的效益。在具體研究中，不少學者通過對遙感影像進行自動分類，并引入景觀格局指標開展景觀格局分析，提取土地整治區域的要素空間特征[3]。

1.3 深度學習技術

深度學習作為一種先進的機器學習方法，在遙感影像自動分類識別中發揮了重要作用。通過構建深度學習模型，可以自動識別和分類遙感影像中的各種地物，包括建筑物、道路、水體、植被等，同時能夠大幅提高遙感影像解譯的效率和準確率。在土地整治中，深度學習技術可以用于自動識別受損土地、裸露土壤、侵蝕溝壑等，為土地整治提供精確的空間位置和定量信息。深度學習技術在此過程中能夠發揮關鍵作用，對于了解土地利用現狀、評估土地整治效果、預測土地利用變化趨勢等方面都具有重要意義[4]。此外，深度學習技術可用于識別和監測土地整治過程中需要提取的各類地物信息。例如，通過對遙感圖像進行深度學習分析，可及時發現土地退化、水土流失、生態環境惡化等問題，并據此制定相應的整治措施。同時，通過對整治實施成效進行深度學習評估，可以及時掌握整治工作的效果，為后續工作提供參考。

2 遙感技術在耕地“非農化”“非糧化”監測中的應用

耕地“非農化”“非糧化”是指耕地轉化為建設用地或其他農用地的行為。遙感技術在耕地“非農化”“非糧化”監測中具有獨特的應用優勢。通過對不同時相的遙感影像進行對比分析，可以及時發現土地利用變化，判斷其是否轉化為非農用地或非糧食生產用途。此外，遙感技術可以結合地理信息系統（Geographic Information System，GIS）和深度學習技術等，對監測數據進行空間分析和綜合評估，為制定相關防治措施提供科學依據。

例如，在安徽省補充耕地項目“大起底”專項核查整治工作中，遙感技術在補充耕地“非農化”“非糧化”監測工作中取得了良好的應用效果。該項工作的具體內容包括補充耕地信息獲取、樣本集的構建、自研深度學習模型構建、問題圖斑識別，以及省級下發核查等（見圖1）。在該項工作中，根據具體樣本空間位置將樣本分別構建為訓練樣本集和驗證樣本集，利用GIS 空間分析方法和自研深度學習遙感影像自動分類算法對補充耕地地塊數據進行分析并提取出疑似問題地塊，這些地塊被賦予問題類別（非農化、非糧化、水田返旱、撂荒等類型）。在遙感自動識別結果的基礎上進一步整理歸檔，制作數據庫[5]。然后，將疑似問題地塊信息以表格形式下發到市縣進行核實、舉證。對于確認存在問題的地塊，制定分類處置措施及時序安排，并在規定時間內完成整改。

圖1 安徽省補充耕地項目“大起底”專項核查整治項目遙感監測技術流程圖

3 遙感技術在耕地生態保護與生態修復中的應用

隨著科技的發展，遙感技術已成為地球科學、環境科學、生態學等領域的重要工具。遙感技術可以提供大范圍、周期性、實時性的數據，為生態保護和生態修復提供重要的決策依據。此外，遙感技術與其他技術的結合可以更好地發揮其在生態保護和修復中的作用，如與GIS 和全球定位系統（Global Positioning System，GPS）等技術結合，可以更好地管理和分析遙感數據，提高監測和評估的準確性[6]。

3.1 農田生態環境監測

應用遙感技術可以實現對農田生態環境的全面監測。通過獲取高分辨率的遙感影像，可以對農田的植被覆蓋、土壤質量、水體分布等進行準確的測量和分析。這為農田生態環境的評估和保護提供了基礎數據，有助于發現和解決存在的生態環境問題，及時采取措施進行調整和改善。例如，如果發現某區域農田的植被覆蓋度降低，可能意味著該區域的土壤質量下降或水資源短缺，需要采取相應的措施進行改善。

3.2 農業氣象災害監測與預警

遙感技術在農業氣象災害監測與預警中也發揮了重要作用。例如，通過遙感技術可以實時監測農田的水分狀況，當發現農田水分含量低于正常水平時，可以及時發出干旱預警，為農民提供及時的應對措施。此外，遙感技術可以通過對氣象數據的監測和分析，預測未來的氣候趨勢，為農業生產提供氣候預測和預警。

3.3 退化土地修復

遙感技術在退化土地修復方面具有廣泛的應用。例如，通過遙感技術可以實現對農田土地的精細評估，根據評估結果制訂針對性的修復方案。對于土壤質量下降的區域，可以通過增加有機肥、實施輪作等措施改善土壤質量；對于水資源短缺的區域，可以通過修建水利設施、推廣節水灌溉技術等措施提高水資源利用效率。

3.4 污染土地修復

遙感技術在污染土地修復方面也具有較大的應用潛力。通過對污染土地的高分辨率遙感影像進行分析，可以準確地檢測出污染物的分布和濃度，為污染治理提供依據。例如，對于重金屬污染的土地，可以通過遙感技術檢測出污染的程度和范圍，然后采取相應的治理措施。此外，遙感技術可以用于監測污染治理的效果，為污染治理提供反饋和調整的依據。

4 遙感技術在耕地地力變化監測中的應用

地力變化是指土壤肥力的變化，是影響農業生產的重要因素。遙感技術在地力變化監測中的應用方法主要包括光譜分析和圖像處理。光譜分析是通過分析地物的光譜特征，了解土壤的肥力狀況和變化趨勢[7]。圖像處理則是通過對遙感影像的處理和分析，提取地物的空間信息和形態特征，進而評估土壤的肥力狀況。例如，結合土壤樣點數據與遙感數據可實現土壤有機碳含量的變化監測。具體技術方法（見圖2）包括：以2020 年安徽省耕地土壤調查工作獲得的6 435 個土壤表層樣點數據為基礎，在Google Earth Engine 遙感云計算平臺上獲取不同時期的10 m 分辨率Sentinel-2影像、氣候因子數據、30 m 分辨率的數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）數據等，提取歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、植被指數、氣溫、降水量、高程、坡度等特征指標，利用隨機森林算法構建土壤-景觀模型，從而建立土壤有機碳含量與特征指標之間的定量關系，得到不同時期的土壤有機碳含量空間分布圖，通過對比分析，進一步得到不同時期土壤有機碳含量的變化信息。

圖2 安徽省耕地土壤有機碳含量變化監測技術流程圖

遙感技術在地力變化監測中同樣取得了顯著的應用效果。例如，利用高光譜遙感技術可以獲取土壤的多種化學成分和物理性質，進而評估土壤的肥力狀況。通過對不同時期遙感影像的比較和分析，可以及時發現地力變化的情況，為采取相應的農業措施提供依據[8]。此外，遙感技術可以為農業生產管理提供重要的決策支持。

5 遙感技術在耕地保護監督檢查中的應用

為了保護耕地資源，需要采取有效的措施進行監督檢查。遙感技術作為一種先進的空間信息技術，已經被廣泛應用于耕地保護監督檢查，具體應用包括耕地利用狀況監測、耕地質量評價、耕地資源保護政策制定等方面。

5.1 耕地利用狀況監測

應用遙感技術監測土地利用狀況，及時發現和掌握耕地變化情況，為耕地保護提供科學依據。利用遙感影像技術，可以獲取耕地的面積、位置、利用類型等信息，同時可以監測耕地的動態變化，及時發現和制止非法占用耕地行為。例如，通過遙感影像解析出城市周邊地區的土地利用類型，對于非法占用耕地的情況進行監測和預警，為相關部門提供決策支持。

5.2 耕地質量評價

應用遙感技術監測土壤理化性質、植被覆蓋度等因子，評估耕地的質量狀況。通過對遙感影像的解譯和分析，可以獲取耕地的土壤類型、肥力、水分等指標，同時可以通過對植被覆蓋度的監測了解耕地的生產能力。這些信息對于制定耕地保護政策、提高耕地利用效率具有重要意義。例如，通過對遙感影像的解譯和分析，評估不同地區的耕地質量狀況，為制定差異化的耕地保護政策提供依據。

5.3 耕地資源保護政策制定

應用遙感技術可以為耕地資源保護政策的制定提供科學依據和支持。通過對耕地面積、分布、利用狀況等信息的獲取和分析，可以了解耕地的現狀和變化趨勢，為政策制定提供數據支撐。同時，可以應用遙感技術監測、評估政策實施效果，為政策的調整和完善提供參考。例如，通過對遙感影像的解析和分析，掌握新增耕地和生態退耕等政策的實施效果，為政策的調整和完善提供依據。

6 結語

遙感技術具有大范圍、動態、快速和準確的監測能力，在耕地保護工作中具有廣泛的應用價值，可為土地整治、耕地“非農化”“非糧化”監測、耕地地力變化、耕地生態質量監測及監督檢查等方面提供重要的技術支持。

未來，遙感技術將在耕地保護工作中發揮更大的作用。隨著技術的進步，遙感數據的精度和分辨率將進一步提高，能夠更準確地提取地物信息和評估耕地質量。同時，隨著人工智能和大數據技術的發展，將遙感數據與文本、監控視頻等多模態數據進行集成，結合先進數據挖掘算法有望更加快速精準地獲取耕地信息，從而更高質量地服務于耕地保護工作。