基于實體的耕地資源統一調查監測關鍵技術探討

金 健，黃景金*，郭偉立，李新東，陳湘楠，韋忠揚，楊鄭貝，黃 妤

（1. 廣西壯族自治區自然資源調查監測院，廣西 南寧 530023；2. 北部灣經濟區自然資源監測評價工程技術創新中心，廣西 南寧 530219）

新中國成立以來，我國涉及耕地資源調查監測工作主要由2個部門負責（見表1），一是國土資源主管部門開展的以資源管理為目的的耕地（土地）調查監測工作；二是農業主管部門開展的以服務農業生產為目的的耕地（土地）調查評價工作[1-2]。耕地資源的調查監測始終存在分頭獨立組織、指標重復矛盾、先進技術支撐不足、結果共享難等困境。

表1 我國涉及耕地資源的調查監測工作開展基本情況

為解決上述問題，2018年機構改革后，自然資源部提出構建自然資源統一調查監測體系，逐步明確以自然資源實體為單元構建自然資源三維立體時空數據庫模型，并論述自然資源的實體模型、粒度、尺度、語義等理論和整合轉換方，同時以地理場景支撐三維立體時空數據建設；并正式提出使用自然資源實體概念，通過構建相關模型實現數據自動化處理、知識圖譜職能分析，將調查監測成果數據在實景三維場景下進行展示、分析和評價，這為耕地資源統一調查監測指明了方向，提供了技術指導[3-5]。

許多專家學者也在積極地開展耕地資源統一調查監測的實踐和探索，如苗前軍[6-8]等提出目前耕地及各類自然資源統一調查監測技術體系中要集中攻關解決的關鍵技術。這些前沿的技術發展水平及政策理論研究給耕地資源管理帶來了變革的可能性，也為今后耕地的實體統一調查監測指明了方向。

1 耕地實體基本概念

耕地資源的核心本質是孕育作物生長的土壤，其自然屬性（空間位置、質量水平等）、經濟屬性（稀缺性、區域性等）、社會屬性（融入社會勞動）、生態屬性（生態環境功能）等隨著人口不斷增多，耕地逐漸減少，其內涵也愈加明晰[2-3]。而“實體”是對特定對象的一切屬性信息的集合體，具有屬性相對穩定、邊界明確且可識別等特征[9-11]。

因此耕地實體可初步概括為：在繼承了傳統耕地資源管理涉及的必要屬性的同時，以點、線、面、體等組合模式，依照可唯一識別的編碼規則（分類規則、位置規則等），按照一定尺度粒度（目前以同一權利人、相同種植屬性、相同質量的最小范圍來劃分）及一定三維立體空間排序的數據組織模型，以土壤物理結構、化學性質、社會屬性等信息為核心，同時包括所處生態環境質量等多維屬性特征信息的集合體，能最直觀、最精簡、最大程度地滿足多部門、多對象的應用需求[9-11]。

2 基于耕地實體的調查監測關鍵方法討論

2.1 屬性分類的繼承與創新

構建耕地實體，就是要重構耕地資源調查監測的屬性分類，從辯證的角度出發，在原有成果的基礎上，著力解決概念不統一、內容有交叉、指標相矛盾等問題。

首先，繼承傳統各類耕地資源調查監測的基礎共性屬性（如空間位置、坡度坡向、耕層厚度等），并根據屬性內涵進行合理的合并、統一，最大限度地去除數據采集的重復投入及相互矛盾。同時，根據實際管理需求，篩選耕地資源的各類相異的特征屬性項，進行整合、完善。

其次，根據耕地資源產生、發育、演化和利用的全過程，創新以立體空間位置作為組織和聯系耕地資源實體的基本紐帶，以基礎測繪成果為框架，以數字高程模型為基底，以高分辨率遙感影像為背景，對耕地資源實體的屬性信息進行重構，形成一個完整的支撐生產、生活、生態的耕地資源分層分類立體時空模型[3]。同時在耕地資源屬性分類理論、分類維度、分類方法、技術手段等方面通過繼承、創新，不斷迭代，從源頭上保障耕地資源屬性信息的邏輯性和統一性，實現多源數據精細化管控和數據價值最大化。

2.2 調查監測的分工與協同

在耕地實體概念、屬性信息組織模型逐漸明晰的基礎上，針對耕地資源調查監測的多樣化業務需求，通過統籌組織各級各部門，以符合一定編碼規則、尺度粒度的實體為基本單元，從三維立體時空的整體角度出發，形成耕地資源統一調查監測技術手段的分工協作：共性化屬性由自然資源主管部門采用航天航空遙感觀技術、借助地面各類觀測技術進行實時采集與智能測量，實現統一組織調查；專業化屬性由各相關專業部門借助地面各類專業觀測技術，并整合各級專業團隊、檢測儀器，實現多部門協作開展；同時，由各相關部門利用地面實時采集與智能測量、公眾協同采集APP、互聯網協同數據獲取等主要技術手段，整合各級專業團隊力量、社會大眾資源協作開展耕地資源監測、更新[12]。

基于耕地資源屬性分類，針對目前耕地資源管理的各類需求，設計“邏輯統一，物理分散”的屬性信息共享模式，形成耕地資源調查監測成果應用服務的分工協同。通過多元屬性項的抽取、組合等方式，共性信息采取本地實體化存儲，差異的專業性調查成果通過掛接、調用查詢；通過信息快速索引鏈接，建立耕地實體信息共享模式；最終將管理對象、調查成果、自然資源管理有機銜接，將各類屬性信息、管理信息與實體目標一一對應[13-14]。

3 耕地資源統一調查監測的關鍵技術支撐

3.1 耕地實體時空數據組織管理

近年，雖然在土地、測繪等方面建立了一批基礎數據庫與業務數據庫，但其屬性信息的組織管理仍存在標準不統一、尺度多樣、成果矛盾等問題。經不完全統計，自然資源部門、農業部門、林草部門等所開展的各類項目共涉及耕地資源屬性72項，涵蓋了耕地資源的理化屬性、管理屬性、經濟屬性等。其中，重復調查的屬性達30余項，需各部門二次處理（等級劃分或質量評定）的屬性23余項。

本研究充分收集自然資源部門、農業農村部門、林草部門等涉及各類耕地資源調查監測的屬性信息，從法理、行政、技術邏輯等角度提煉耕地實體的深層內涵，對耕地資源屬性進行優化與重構。按照自然界客觀三維立體空間對耕地資源屬性項進行分層分類，依次建立管理層、地表覆蓋層、地表基質層及其他層[3]。

同時進行合理分類，將各部門各項目間進行調整：①將調查內容相同的屬性項進行合并；②將調查內容一致，而分級標準、調查技術手段不一致的屬性內容進行區分、標定；③將調查內容相異的屬性項進行整合。

主要以農業農村部門、地調部門等專業團隊的專項調查技術方法、專業儀器設備為依據，僅保留實地調查的客觀情況及檢測數值。各級應用部門可根據實際要求對各類屬性值進行分級分等，最大限度地去除數據采集的重復投入及相互矛盾，提高耕地資源調查成果數據的流通性、復用率。

優化后的耕地實體屬性共38 項，比優化前減少34 項。包括：管理層屬性7項，地表覆蓋層屬性9項，地表基質層屬性16 項，其他層屬性6 項。如表2～5所示。

表2 耕地實體地表覆蓋層屬性表

表3 耕地實體管理層屬性表

表4 耕地實體地表基質層屬性表

表5 耕地實體其他層屬性表

3.2 多維協同信息采集技術應用

傳統的耕地資源調查監測通常只由某一部門采用單一感知技術、單一平臺，基于二維圖斑，按照不同的尺度及技術標準對耕地資源進行土壤理化性質、地表種植情況、位置面積等割裂式的信息采集，往往復用率低，存在重復采集、采集有漏洞、設備資源閑置、數據采集成本高、成果數據匯交不徹底等情況。

本研究提出各級各部門協同組織、各類調查監測設備協同應用的模式，通過光學、高光譜等遙感衛星觀測網，結合多載荷航空協同以及無人機組網對耕地的種植類型、種植情況等地表覆蓋屬性進行大范圍、快速調查監測[4]；利用地面定點專項觀測站（網）、各類樣點（樣地、樣方、樣帶）、車載移動測量、專業儀器裝備、移動終端等地面采集手段精準地獲取田塊破碎程度、田間道路條件、水源補給情況、灌溉能力、排水能力、年積溫等屬性信息調查；通過專業團隊現場問巡耕作方式、種植栽培技術、物料投入使用情況、產能、產量比等屬性信息，并采用專業設備調查地表巖石露頭度、耕層厚度、有效土層厚度、地下水埋深、土壤剖面構型等屬性；同時結合“互聯網+”、移動終端等公眾資源進行作物病蟲害、農田小氣候條件、農田輸配電等情況收集。

耕地資源涉及的土壤質地、土壤容重、碳排放量、有機質含量、土壤含鹽量、土壤含水量、土壤PH 值、土壤生物量、土壤有機污染物比例、土壤重金屬污染物比例等理化屬性由自然資源主管部門負責，聯合地調部門等專業團隊，通過觀測臺站、定點觀測傳感網、專業檢測儀器等手段實施調查，并統一計量單位，記錄真實檢測值。

自然資源部門、農業農村部門、林草部門可根據實際管理需求，對土壤質地、土壤有機質含量、土壤含鹽量、土壤含水量、土壤PH 值等進行等級劃分或質量評定。

4 總結與展望

本研究在提出耕地實體時空數據組織管理模式、多維協同信息采集技術的同時也對時空數據的處理能力、時效性等方面提出了更高的要求。但受技術條件限制，利用大數據、人工智能等技術開展基于耕地實體的統一調查監測仍處于初級階段，定量化處理精度、自動化處理速度與應用要求仍不匹配，大范圍工程自動化組織實施依然耗時耗力。同時，對于耕地資源的基礎調查監測、專項調查監測之間的數據集成整合、綜合分析評價等工程技術梳理不夠透徹，應進一步厘清各項業務之間的技術邊界與銜接關系，通過整合分析與重構研究，提出一體化耕地實體調查監測的工程化方法與生產型技術，有效支撐耕地實體統一調查監測的生產實踐[15-17]。

下一步將繼續提高內外業協同自動化處理水平，充分利用云存儲、高性能計算、人工智能等新技術，提升信息處理的效率與水平，實現調查監測的自然資源要素自動分類和變化智能提取、自然資源統一數據質量檢查和真實性驗證等。