基于遙感技術(shù)的耕地質(zhì)量評價研究進展與展望

李 婷， 吳克寧

[中國地質(zhì)大學(xué)(北京)土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院/國土資源部土地整治重點實驗室，北京 100083]

耕地質(zhì)量是一個綜合性指標，內(nèi)涵豐富。陳印軍等認為耕地質(zhì)量是土壤質(zhì)量、環(huán)境質(zhì)量、管理質(zhì)量和經(jīng)濟質(zhì)量的總和[1]。沈仁芳等認為耕地質(zhì)量是多層次的概念，較為重視耕地的空間地理質(zhì)量屬性[2]。吳克寧等認為耕地質(zhì)量不僅僅體現(xiàn)在生產(chǎn)能力方面，還應(yīng)重視有益、有害元素及污染等對質(zhì)量的影響[3]。此外，隨著土地整治、土壤改良等農(nóng)田基本建設(shè)力度的加大，耕地質(zhì)量在結(jié)構(gòu)、布局上都發(fā)生了巨大變化。如何快速開展耕地質(zhì)量評價是當前耕地保護的重要課題。遙感技術(shù)以地物信息覆蓋面積大、周期性強、實時性和現(xiàn)勢性強、準確可靠著稱。傳統(tǒng)耕地質(zhì)量調(diào)查評價技術(shù)耗時費力，迫切需要引入遙感技術(shù)對耕地質(zhì)量快速評價，適應(yīng)新形勢下耕地質(zhì)量成果實時更新、強化監(jiān)管需要。探索基于遙感技術(shù)的耕地質(zhì)量信息提取可行性，對構(gòu)建基于遙感的耕地質(zhì)量指標體系，快速、準確地表達耕地狀態(tài)具有重要意義。

1 常規(guī)的耕地質(zhì)量相關(guān)評價

1.1 耕地生產(chǎn)力評價

土壤肥力是耕地生產(chǎn)力的基礎(chǔ)，目前土壤肥力評價研究主要集中在養(yǎng)分指標，包括全氮、堿解鉀、速效鉀、速效磷、有機質(zhì)、pH值、陽離子交換量(CEC)等，而土壤物理性狀指標、生物指標和環(huán)境條件因子研究相對較少[4]。在耕地生產(chǎn)力評價方面，一些研究依托農(nóng)業(yè)部有關(guān)耕地地力課題，進行了實證研究。張海濤等進行江漢平原耕地生產(chǎn)力評價時，考慮土體構(gòu)型、理化性狀、養(yǎng)分狀況和農(nóng)田基本建設(shè)的差異，篩選出剖面構(gòu)型、土地厚度、耕層厚度、耕層質(zhì)地、土壤pH值、速效N、速效P、速效K、全N、全P、全K、灌溉保證率等指標[5]。吳克寧等參照《全國耕地類型區(qū)、耕地地力等級》的評價因素和指標值，在規(guī)范土種資料的基礎(chǔ)上篩選了影響河南省耕地地力等級的指標，并結(jié)合區(qū)域特性補充了地下水埋深、土壤侵蝕、堿化度、植被建設(shè)、缺苗率等指標[6]。還有一些研究除了考慮土壤土地管理等要素，也涉及耕地農(nóng)業(yè)利用的社會經(jīng)濟要素。孫希華等將影響土地生產(chǎn)力的因素分為自然因素和社會經(jīng)濟因素；在通過土壤物理性狀、化學(xué)性狀和生態(tài)環(huán)境三方面解析自然因素的基礎(chǔ)上，選擇了勞動力投入、農(nóng)業(yè)機械化、水利化程度、化學(xué)化水平、耕地現(xiàn)有生產(chǎn)率和耕地現(xiàn)有人口承載量這些指標來表征社會經(jīng)濟要素[7]。

1.2 土壤環(huán)境質(zhì)量評價

相關(guān)研究多集中于土壤環(huán)境質(zhì)量標準和地區(qū)農(nóng)田(耕地)土壤環(huán)境質(zhì)量現(xiàn)狀調(diào)查和評價。較早的農(nóng)田土壤環(huán)境質(zhì)量研究多基于單個指標、單點的土壤環(huán)境質(zhì)量評價，如Brus等對荷蘭土壤重金屬Cd污染狀況進行了分析和評價[8]。隨著有關(guān)技術(shù)標準出臺，越來越多的研究趨向于多指標分析。一些學(xué)者在研究污灌區(qū)農(nóng)田、耕地、基本農(nóng)田等土壤環(huán)境質(zhì)量評價時，均選取As、Hg、Cu、Pb、Cd、Cr、DDT、BHC這8個指標進行單項和綜合評價[9-11]。趙春雨等在壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(PSR)框架下，選取指標在涵蓋土壤基本性質(zhì)的基礎(chǔ)上，又補充了太陽輻射、溫度、降水量、氣象災(zāi)害等氣象指標，并且著重考察雜草、土壤動物、微生物等生物多樣性和景觀分形指數(shù)、多樣性指數(shù)、優(yōu)勢度指數(shù)、破碎化指數(shù)等景觀質(zhì)量水平[12]。李華等在山西永濟市耕地土壤環(huán)境質(zhì)量綜合評價中分別檢測土壤和水的污染含量，并開展綜合評價[13]。舒英格等在土壤肥力狀況、重金屬污染程度和立地條件這3組評價指標上對喀斯特山區(qū)(以貴陽市烏當區(qū)為例)石灰?guī)r母質(zhì)發(fā)育的旱耕地土壤環(huán)境質(zhì)量進行全面評價[14]。綜上所述，耕地土壤環(huán)境質(zhì)量評價指標經(jīng)歷了由單指標、單點采樣到多指標、大樣本采樣，環(huán)境質(zhì)量評價體系由單一的重金屬污染狀況分析拓展到包括土壤肥力、立地條件和重金屬污染狀況的綜合考察。

1.3 土壤健康質(zhì)量評價

在耕地健康質(zhì)量評價方面的研究尚不多見，較多集中在土地健康、土壤健康這2個方面。土地健康是土地維持自身正常新陳代謝的一種狀態(tài)，其自身恢復(fù)能力可緩和外界對土地生態(tài)系統(tǒng)的不良沖擊。目前，國際上尚無統(tǒng)一標準的土地健康評價體系[15]。比較具有代表性的一是Vieira等在土壤質(zhì)量下降、表土風蝕、水土流失、植被減少、土地酸化及鹽堿化等導(dǎo)致土地健康惡化的現(xiàn)象分析基礎(chǔ)上，提出的土地條件變化評價指標體系[16]；二是依據(jù)聯(lián)合國開發(fā)計劃署(united nations development programme，簡稱UNDP)和世界經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(organization for economic cooperation and development，簡稱OECD)提出的“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”(PSR)分析框架，結(jié)合土地系統(tǒng)特點，構(gòu)建區(qū)域土地系統(tǒng)健康評價模型[17]；三是由目標層、準則層和指標層組成，采用綜合指數(shù)發(fā)構(gòu)建的土地利用系統(tǒng)健康評價指標框架體系[18]。關(guān)于土壤健康，美國學(xué)者Doran和Parkin將其定義為“土壤在生態(tài)系統(tǒng)邊界內(nèi)行使維持生物生產(chǎn)力、改善環(huán)境質(zhì)量和促進植物和動物健康機能的能力”[19]。在選擇土壤健康評價指標時，應(yīng)側(cè)重靈敏度高、使用范圍廣、分析測量方法切實可行的生態(tài)特點[20]。也有研究通過重金屬分析進行土壤健康診斷。一些生物學(xué)家強調(diào)用土壤微生物來評價土壤健康質(zhì)量，趙吉提出應(yīng)從土壤微生物量、活性、多樣性和功能性4個方面指標來評價土壤健康[21]。周麗霞等通過土壤微生物學(xué)特性與土壤質(zhì)量的關(guān)系分析，闡明了土壤微生物對土壤健康的生物指示功能[22]。還有一些研究通過考察土壤全碳、有機碳、全氮及微生物生物量碳和氮等指標來分析保護性耕作下黃土高原作物輪作系統(tǒng)土壤健康水平[23]。總體上看，土壤健康質(zhì)量評價仍然處于初步探索階段。

2 耕地評價指標的遙感技術(shù)識別情況

2.1 遙感技術(shù)在土壤本底質(zhì)量研究中的應(yīng)用

自20世紀20年代以來，國內(nèi)外學(xué)者在土壤光譜特性方面開展了大量研究，為耕地質(zhì)量信息化監(jiān)測提供了豐富的試驗數(shù)據(jù)。其中土壤有機質(zhì)、水分、全氮、顆粒機械組成與光譜反射率關(guān)系的研究較多，相關(guān)研究總結(jié)了土壤理化性狀與反射率的關(guān)系，并建立了定量估測模型，但由于土壤反射光譜數(shù)據(jù)獲取無統(tǒng)一標準和研究區(qū)域的差異性，不同研究的定量遙感結(jié)果區(qū)域化特征明顯，共享性受到限制。表1列出了一些形成普遍共識的研究成果。

2.2 遙感技術(shù)在土壤污染研究中的應(yīng)用

廢水、廢氣、廢棄物的不當排放和堆放，引起了嚴重的環(huán)境污染問題。這使通過遙感技術(shù)獲取農(nóng)田、草原等土壤、河湖水系污染也成為遙感應(yīng)用的一個重要領(lǐng)域。目前關(guān)于人類活動引起生態(tài)環(huán)境污染的問題多集中于土壤重金屬含量的研究，探討其通過遙感定量檢測的可行性。根據(jù)Kooistra等的研究，萊茵河流域土壤Cd、Zn與有機質(zhì)含量間存在很好的正相關(guān)關(guān)系，并利用可見光-近紅外反射光譜和偏最小二乘回歸法預(yù)測了土壤Cd、Zn含量[45-46]。Kemper等利用土壤反射光譜預(yù)測了西班牙Aznalcollar礦區(qū)土壤As、Hg、Pb及Fe元素的含量[47]。李巨寶等利用偏最小二乘法(partial least squares regression，簡稱PLS)模型，建立了農(nóng)田土壤中Fe、Zn、Se含量與土壤反射光譜的對應(yīng)關(guān)系，探討了應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)定量監(jiān)測土壤重金屬含量的可行性[48]。王璐等根據(jù)實驗室測得的土壤反射光譜，利用偏最小二乘回歸法預(yù)測了Pb、Cd、Hg等重金屬元素的含量，模擬、分析了多光譜數(shù)據(jù)估算土壤重金屬含量的可行性[49]。解憲麗等研究探討了可見-近紅外反射光譜與土壤Cu、Pb、Zn、Cd等9種重金屬元素之間的相關(guān)性[50]。龔紹琦等通過土壤重金屬與土壤光譜相關(guān)分析，并利用逐步回歸分析法，研究確定了Cr、Cu、Ni 3種重金屬元素的最佳遙感模型[51]。史舟等的研究表明，土壤重金屬含量可以通過X射線熒光光譜傳感器和激光等離子體光譜傳感器應(yīng)用測出[52]。

表1 遙感土壤性狀研究成果

2.3 遙感技術(shù)在耕地立地條件識別的應(yīng)用

隨著高分辨率遙感技術(shù)的發(fā)展，基于面向?qū)ο筇崛「匦畔⒎椒ǖ玫綇V泛應(yīng)用，劉曉娜等采用面向?qū)ο蠓诸惙椒▽Ρ本┐笈d區(qū)遙感影像開展了耕地、交通運輸用地、河流水面、水工建筑用地、農(nóng)田水利用地、農(nóng)田防護林地的信息提取，通過多尺度分割，提取出不同層次不同地類信息，且驗證精度較優(yōu)[46]。在耕地質(zhì)量建設(shè)中，農(nóng)田道路等基礎(chǔ)設(shè)施工程、灌排溝渠等水利工程及農(nóng)田林網(wǎng)等生態(tài)防護工程以線狀地物為主。針對線狀地物的準確識別，張超等以高分辨率遙感影像為數(shù)據(jù)源，在Canny邊緣檢測基礎(chǔ)上，通過斷點連接，高低雙長度閾值過濾，提取出了精度優(yōu)于95%的道路、溝渠線狀工程地物信息[53]。顧振偉等通過光譜閾值選取，結(jié)合Canny算子補充提取法，解決了微小彎曲和被遮蔽溝渠問題，使溝渠提取精度達91.46%[54]。隨著灌溉技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了新型無渠灌溉的方式，基于遙感的灌溉保證能力評價也不再局限于依靠溝渠等灌溉設(shè)施識別。黃健熙等以河北省衡水市為例，基于modis蒸散發(fā)遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象站點數(shù)據(jù)，在水量平衡原理基礎(chǔ)上，分別計算出年度有效灌溉量和灌溉需水量，將兩者的比值作為灌溉保證能力評價的量化指標，經(jīng)實例驗證其評價結(jié)果滿足耕地質(zhì)量等級監(jiān)測基本要求[55]。扈晶晶等采用ZY-3遙感數(shù)據(jù)分析了農(nóng)田防護林光譜特征，并根據(jù)決策樹法分類、提取出防護林信息[56]。為實現(xiàn)農(nóng)田防護林信息自動提取，幸澤峰等基于ZY-3和Landsat 8遙感影像數(shù)據(jù)，綜合利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和面向?qū)ο蠓ㄌ崛〕鲛r(nóng)田防護林的矢量結(jié)果[57]。由于農(nóng)用井、配電房等小地物識別較難實現(xiàn)小尺度的分割結(jié)果，岳安志等提出基于土地整理規(guī)劃圖約束下的灰度歸一化相關(guān)系數(shù)模板匹配法，對某土地整理區(qū)農(nóng)用井進行識別驗證，其識別準確率達88%[58]。

2.4 遙感技術(shù)在耕地質(zhì)量綜合評價中的應(yīng)用

當前應(yīng)用遙感進行耕地質(zhì)量評價研究尚處于起步階段，評價數(shù)據(jù)源多以專題制圖儀(thematic mapper，簡稱TM)或多光譜掃描儀(mulri spectral scanner，簡稱MSS)單一遙感影像為主，且主要以各類植被指數(shù)與非遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式獲取因子進行評價。如方琳娜等從地球觀測(systeme probatoired observation de la terre，簡稱SPOT)多光譜影像中提取了NDVI、DVI、RVI以反映土壤肥力狀況、水分狀況、土壤退化狀況，并結(jié)合坡度信息、土地利用程度等，構(gòu)建了評價指標體系[59]。于曉靜等對黑龍江省綏化市肇東市耕地質(zhì)量進行評價，從MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品中提取出NDVI作為評價因素，其余因子如坡度、土壤類型、耕層厚度、障礙層厚度、有機質(zhì)、pH、全氮、有效磷、速效鉀等指標均來自野外采樣、專題圖等非遙感數(shù)據(jù)[60]。在應(yīng)用遙感技術(shù)進行耕地質(zhì)量識別的指標可行性研究方面，楊建鋒等以Landsat TM 5多光譜遙感影像為數(shù)據(jù)源，通過建立反演模型和實地驗證，得出土壤有機質(zhì)、地形坡度、表層土壤質(zhì)地、灌溉保證率和排水條件這5個指標可以通過遙感影像進行反演識別(其中灌溉保證率和排水條件的影像資料獲取較難)以及剖面構(gòu)型、障礙層次和土壤pH值等3個指標通過遙感識別的準確度較低的結(jié)論[61]。

2.5 遙感技術(shù)可識別的歸納總結(jié)

遙感技術(shù)可識別質(zhì)量評價指標體系詳見表2。

3 耕地質(zhì)量評價展望

3.1 耕地質(zhì)量評價的聚焦轉(zhuǎn)移

傳統(tǒng)耕地質(zhì)量評價關(guān)注點隨土地管理的發(fā)展不斷轉(zhuǎn)移。土壤學(xué)家、農(nóng)學(xué)家已經(jīng)由強調(diào)通過耕地生產(chǎn)水平表征耕地質(zhì)量，轉(zhuǎn)向包括耕地環(huán)境、健康質(zhì)量在內(nèi)的多層次體系評價。遙感作為先進技術(shù)引入到耕地質(zhì)量評價中是機遇，也是挑戰(zhàn)。目前遙感數(shù)據(jù)發(fā)揮的作用比較有限，獲取足夠的地面實測數(shù)據(jù)需要花費大量時間和人力，且將局部數(shù)據(jù)推廣到整個研究區(qū)也存在困難，這使得多數(shù)研究中遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用局限在植被類型和覆蓋的估算上。更多指標，如重金屬等，多處于微觀探索性的機理研究，不適于大尺度耕地質(zhì)量監(jiān)測。區(qū)別于傳統(tǒng)的耕地質(zhì)量評價，遙感技術(shù)在實際應(yīng)用中有很多限制，所受影響因素也復(fù)雜多變，追求快速也致使精度較低。并且耕地質(zhì)量相關(guān)的土壤指標信息在遙感手段檢測中，往往相互聯(lián)系。如何在有效縮編指標集的同時，又保證信息缺失程度最低，將是耕地質(zhì)量評價指標確定的關(guān)鍵。隨著科學(xué)計數(shù)發(fā)展和地物光譜識別規(guī)則的完善，土壤屬性及其他要素屬性的反演模型方法將從各方面得到發(fā)展，指標集也可隨之豐富、深化。

3.2 耕地質(zhì)量信息提取技術(shù)的多元發(fā)展

在耕地質(zhì)量指標信息獲取、識別過程中，遙感技術(shù)作為一種新手段正快速規(guī)范化。傳感器的不斷改進促使遙感數(shù)據(jù)精度在空間、光譜分辨率方面不斷突破，定量遙感正在成為研究熱點， 高分辨率和高光譜數(shù)據(jù)逐漸成為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和常規(guī)遙感數(shù)據(jù)，這大大提升了遙感在耕地質(zhì)量信息反演的可靠性，如雷達遙感全天候全天時獲取影像和穿透地物應(yīng)該被更廣泛應(yīng)用于耕地質(zhì)量監(jiān)測。地面光譜、 高光譜和多光譜數(shù)據(jù)具有很強的互補性，不同數(shù)據(jù)源的集成技術(shù)、信息定量提取與表達方法將是研究關(guān)鍵。遙感信息模型和先進知識的發(fā)展都將不斷提高數(shù)據(jù)的融合、分類識別以及提取信息精度的可靠性。數(shù)理統(tǒng)計方法以及先進思想的應(yīng)用，使得評價方法也日趨多樣化；相關(guān)分析、因子分析、模糊評價、層次分析、系統(tǒng)聚類等評價模型的發(fā)展，使得耕地質(zhì)量評價向?qū)?shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫、專家系統(tǒng)與GIS集成更加完備。GIS強大的空間分析和數(shù)據(jù)管理功能可實現(xiàn)在空間數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上建立針對各利用方式的應(yīng)用模型，將提高農(nóng)業(yè)決策的可靠性和客觀性，推進耕地質(zhì)量的有效管護。

表2 遙感技術(shù)可識別質(zhì)量評價指標體系

3.3 耕地質(zhì)量評價成果的應(yīng)用

基于遙感的耕地質(zhì)量評價可快速完整地掌握耕地狀態(tài)變化信息，有助于空間上貫徹落實耕地占補平衡，實現(xiàn)有效監(jiān)督，避免占多補少、占優(yōu)補劣的現(xiàn)象，保證國家糧食安全，動態(tài)監(jiān)管。遙感技術(shù)滲透到耕地質(zhì)量評價的發(fā)展中，能夠更加全面可靠地解釋土壤特征現(xiàn)象，為精細化作業(yè)提供可能。融合遙感等先進技術(shù)的耕地質(zhì)量評價與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)營方式匹配，可在一段時期內(nèi)反復(fù)驗證耕地功能的差別化實現(xiàn)途徑是否合理，將耕地視作完整的生態(tài)系統(tǒng)，考慮其與周邊環(huán)境的聯(lián)系，針對耕地質(zhì)量等別變動情況，實時調(diào)整其開發(fā)利用方向，追求耕地資源的開發(fā)利用與其容量相符，以期經(jīng)濟效益、社會效益、生態(tài)效益組合達到最優(yōu)，最終實現(xiàn)人地和諧發(fā)展。

4 結(jié)論與討論

如今，耕地質(zhì)量評價已不單局限于通過耕地地力評價來確定耕地潛在生產(chǎn)力，其相關(guān)服務(wù)領(lǐng)域也越來越廣泛。本文在系統(tǒng)梳理耕地質(zhì)量影響因素構(gòu)成的基礎(chǔ)上，分析了耕地質(zhì)量評價因子中哪些要素可以通過遙感技術(shù)手段快速提取的可行性，以期為今后耕地質(zhì)量快速評價提供參考。未來高分辨率數(shù)據(jù)與高光譜數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用將成為耕地質(zhì)量快速評價的強力支撐，如何將實驗室理論研究成果應(yīng)用于實際更是研究突破的關(guān)鍵。遙感技術(shù)在耕地質(zhì)量評價中的發(fā)展，將更加快速且具體地鎖定耕地利用中存在的問題，并針對問題從構(gòu)成要素影響機理入手實現(xiàn)耕地的精準化管理。