遙感技術(shù)在耕地監(jiān)測中的應(yīng)用

摘要：本文概述了遙感技術(shù)在耕地監(jiān)測中的最新進展，包括高分辨率影像的使用、智能化算法如深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，以及時間序列分析對耕地利用變化動態(tài)監(jiān)測的支持。盡管取得了顯著成果，中國復(fù)雜的地理環(huán)境仍給監(jiān)測帶來挑戰(zhàn)。研究趨勢顯示，面向?qū)ο蠓诸惡蜕疃葘W(xué)習(xí)方法正成為主流，提高了耕地識別與質(zhì)量評估的準(zhǔn)確性。同時，天空地一體化監(jiān)測技術(shù)和物候信息圖譜為精細(xì)化管理提供了新途徑，未來研究需進一步提升精度并解決現(xiàn)有局限。

關(guān)鍵詞：遙感技術(shù)；耕地監(jiān)測；高分影像；智能算法；深度學(xué)習(xí)

1概述

近年來，隨著遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在耕地監(jiān)測方面的應(yīng)用也日益廣泛。從早期的單一遙感器土地覆蓋分類，到如今多源數(shù)據(jù)融合、智能化算法的應(yīng)用，遙感技術(shù)在提升耕地監(jiān)測效率與精度方面取得了顯著成果，特別是高分辨率遙感影像的普及，使得耕地邊界識別更為精確［1］，耕地內(nèi)部異質(zhì)性的刻畫更加細(xì)致。同時，時間序列分析能力的增強為耕地利用變化的動態(tài)監(jiān)測提供了可能，而基于深度學(xué)習(xí)的語義分割技術(shù)更是推動了耕地提取自動化和智能化的步伐。

盡管取得了諸多進展，但中國復(fù)雜多變的地理環(huán)境和破碎化的耕地分布特點，給遙感技術(shù)在耕地監(jiān)測中的應(yīng)用帶來了不少挑戰(zhàn)。例如，高山、丘陵和平原地區(qū)的地形差異對影像處理和分類提出了不同的要求［2］；黃土高原地區(qū)土壤侵蝕嚴(yán)重導(dǎo)致地物光譜特征復(fù)雜化；南方多云雨氣候條件下遙感數(shù)據(jù)的獲取難度加大等［3］。這些挑戰(zhàn)促使學(xué)者們不斷探索更高效的遙感數(shù)據(jù)處理方法、更準(zhǔn)確的分類算法以及適應(yīng)性更強的監(jiān)測模型［4］。

當(dāng)前，中國在耕地監(jiān)測方面的現(xiàn)狀呈現(xiàn)出多元化的技術(shù)路徑和綜合性的研究趨勢。一方面，傳統(tǒng)遙感分類方法依然在某些區(qū)域和情境中發(fā)揮作用［5］；另一方面，面向?qū)ο蟆⒒谏疃葘W(xué)習(xí)的方法開始展現(xiàn)其獨特優(yōu)勢。智能化算法如隨機森林、支持向量機等已在多項研究中證明其有效性，特別是在集成學(xué)習(xí)框架下的應(yīng)用，更是提升了分類結(jié)果的準(zhǔn)確性［13］。此外，天空地一體化監(jiān)測技術(shù)、耕地物候信息圖譜的構(gòu)建等創(chuàng)新思路，進一步拓展了遙感技術(shù)在耕地監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用范圍［6］。

2國內(nèi)研究現(xiàn)狀

我國近年來，以高分辨率遙感影像為基礎(chǔ)，結(jié)合人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，國內(nèi)研究者對耕地的識別、分類和質(zhì)量評估進行了深入研究，取得了顯著成果［7］。

一方面，對于土地覆蓋分類及預(yù)測的研究，基于多分類器集成的方法被廣泛采用。通過綜合運用最小距離法、馬氏距離法、最大似然法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機等多種分類方法，研究者在南京市江寧區(qū)Landsat影像的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了土地覆蓋類型的精確劃分［8］。進一步地，通過集成學(xué)習(xí)方法如隨機森林和證據(jù)理論，研究者們成功提高了分類精度，為未來土地資源的合理開發(fā)與利用提供了科學(xué)依據(jù)。

另一方面，針對耕地質(zhì)量等級評價中的排水能力這一重要指標(biāo)，有學(xué)者構(gòu)建了基于遙感的耕地排水能力評價方法。通過分析淮北平原地區(qū)的地形和土壤條件，結(jié)合遙感技術(shù)提取的農(nóng)田排水溝渠信息，該研究揭示了區(qū)域耕地排水能力的分布特征，并提出了相應(yīng)的排水能力提升措施。

3國外研究現(xiàn)狀

在國際范圍內(nèi)，遙感技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于耕地監(jiān)測領(lǐng)域，取得了顯著的研究成果。這些研究不僅涉及耕地的提取和分類，還包括對耕地質(zhì)量、耕地利用變化以及耕地保護政策等方面的深入探討。

在耕地提取和分類方面，國際學(xué)者們已經(jīng)從傳統(tǒng)的基于像元和面向?qū)ο蟮姆诸愃惴ㄟ^渡到以深度學(xué)習(xí)為代表的智能化耕地提取新階段。例如，一些研究人員利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）等深度語義分割技術(shù)，實現(xiàn)了高分辨率遙感影像中耕地的快速、精準(zhǔn)提取［9］。此外，還有一些學(xué)者嘗試將物候信息圖譜與耕地種植模式相結(jié)合，通過構(gòu)建種植模式譜和樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了對耕地利用方式的精確監(jiān)測。

在耕地利用變化的模擬和預(yù)測方面，國際上的研究主要集中在如何提高模擬和預(yù)測的精度。例如，一些學(xué)者利用CAMarkov模型、PLUS模型和ANNCA模型等方法，對耕地利用格局進行模擬，并通過空間一致性分析，確定了土地覆蓋變化模擬的最佳模型［10］。這些模型不僅能夠模擬當(dāng)前的耕地利用格局，還能對未來的耕地利用變化進行預(yù)測，為土地資源的合理開發(fā)和利用提供了科學(xué)依據(jù)。

總的來說，國外的遙感技術(shù)在耕地監(jiān)測中的應(yīng)用已經(jīng)取得了豐富的研究成果，但仍面臨一些挑戰(zhàn)，比如，如何進一步提高耕地提取和分類的精度，如何更好地模擬和預(yù)測耕地利用變化等，未來的研究需要在這些方面進行更深入的探索。

4發(fā)展的趨勢

隨著技術(shù)的不斷進步，遙感技術(shù)在耕地監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用也呈現(xiàn)出明顯的發(fā)展態(tài)勢。一方面，高分辨率遙感影像逐漸成為研究的重心，因其能提供更為精細(xì)的地表信息，從而為耕地的精準(zhǔn)提取和管理提供了可能［11］。另一方面，智能化算法尤其是以深度學(xué)習(xí)為核心的方法，正在成為主流［12］。這些方法通過模仿人腦處理信息的方式，能更有效地從復(fù)雜的遙感數(shù)據(jù)中提取有用信息，進而提高耕地分類和監(jiān)測的準(zhǔn)確性。

在高分辨率影像的應(yīng)用方面，研究者們已經(jīng)不滿足于傳統(tǒng)的像素級分析，而是越來越傾向于采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ā＿@種方法能夠充分考慮地物的上下文關(guān)系和形狀特征，從而在細(xì)節(jié)上取得更好的分類效果。例如，通過高分影像特征優(yōu)選，結(jié)合遺傳算法和粒子群優(yōu)化等先進的特征選擇技術(shù)，可以顯著提升分類器的效能。

智能化算法的融入是推動遙感技術(shù)發(fā)展的另一個關(guān)鍵因素。深度學(xué)習(xí)模型，如全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)在影像分類、目標(biāo)檢測及語義分割等領(lǐng)域顯示出卓越的性能［13］。這些模型通過自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的深層特征，能夠處理更加復(fù)雜的模式識別問題。此外，樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等概率圖模型也在耕地監(jiān)測中發(fā)揮作用，尤其是在種植模式監(jiān)測和土地利用分類等方面。

未來，隨著天空地一體化監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展，即通過衛(wèi)星遙感與無人機等多源數(shù)據(jù)的融合，將實現(xiàn)對耕地更為全面和連續(xù)的觀測。同時，物候信息圖譜和種植模式譜的構(gòu)建將為耕地的精細(xì)化管理提供新的途徑。此外，面對耕地“非糧化”等問題，天空地一體化技術(shù)也將提供有效的監(jiān)測手段，有助于保障糧食安全和推進鄉(xiāng)村振興策略的實施［14］。

5可能存在的問題

一個顯著的問題是分類算法的選擇及其對結(jié)果精度的影響。如前所述，不同的算法——無論是基于像元的傳統(tǒng)方法，還是面向?qū)ο蠛蜕疃葘W(xué)習(xí)方法——在提取特定地物時有其固有優(yōu)勢和局限性。

另一個問題是尺度效應(yīng)，即空間分辨率對分類結(jié)果的影響。高分辨率數(shù)據(jù)雖然能提供更詳細(xì)的耕地信息，但同時也可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的處理和分析變得更復(fù)雜。此外，不同地區(qū)地形和氣候條件的多樣性也給統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)下的耕地質(zhì)量評價帶來了難度。例如，山區(qū)與平原、北方與南方的耕地特性差異顯著，如何制定一套適用于全國范圍內(nèi)的評價體系仍是一大挑戰(zhàn)。

此外，隨著人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，智能化耕地提取方法正逐步成為主流。然而，這些方法通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算資源，且模型的可解釋性較差。因此，如何在提高分類效率的同時保證算法的透明度和可解釋性，是未來研究需要關(guān)注的方向［15］。

結(jié)語

我國利用遙感技術(shù)雖然在進行耕地監(jiān)測方面已經(jīng)取得了一系列重要進展，但仍需不斷創(chuàng)新和解決現(xiàn)有技術(shù)與方法中存在的局限。未來，隨著遙感技術(shù)的進一步發(fā)展，特別是智能化算法的不斷完善，相信耕地監(jiān)測的精度和效率將得到更大提升。同時，跨學(xué)科的方法整合和創(chuàng)新將為耕地監(jiān)測提供更加全面和深入的視角，以應(yīng)對中國復(fù)雜多變的耕地資源現(xiàn)狀及其管理的挑戰(zhàn)。

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作者簡介：張永健（1994—），男，新疆烏魯木齊人，學(xué)士，工程師，研究方向為國土變更調(diào)查、國土動態(tài)遙感監(jiān)測、耕地監(jiān)測。