基于文獻計量的農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測態(tài)勢分析

梁社芳，魏妍冰，余強毅，查 燕，吳文斌，楊 鵬

（中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)遙感重點實驗室，北京100081）

0 引言

農(nóng)業(yè)土地資源是人類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本要素，是一切農(nóng)業(yè)活動的重要載體，對人類的生存和發(fā)展起著重要作用。隨著人類社會需求變化，農(nóng)業(yè)土地資源的類型、數(shù)量、分布和質(zhì)量發(fā)生著顯著變化［1］，如全球耕地面積不斷擴張，土地利用的集約化［2］。這些變化一方面在確保糧食安全中起到重要作用，同時給氣候變化、生物多樣性、土地退化及水文過程帶來深遠影響［3-4］。如高強度的農(nóng)藥化肥投入，使得土壤污染加劇、水體富營養(yǎng)化、生物多樣性降低［5-8］。及時、準確地掌握農(nóng)業(yè)土地資源變化，不僅為農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)及時、有效調(diào)控提供可靠的信息支撐，也逐漸成為農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展研究中的熱點話題。因此，厘清農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測的現(xiàn)狀、系統(tǒng)歸納其發(fā)展趨勢和研究熱點演變過程，對掌握農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)的未來趨勢有重要意義。

文獻計量學(xué)是情報學(xué)的一個分支，由科學(xué)計量學(xué)和計量書目學(xué)合并發(fā)展而來。通過對已有研究成果的統(tǒng)計分析，文獻計量法能夠定量地分析、評價學(xué)科的整體發(fā)展特征，預(yù)測未來發(fā)展趨勢。目前，文獻計量學(xué)被廣泛地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)科學(xué)、土地科學(xué)、生態(tài)科學(xué)等領(lǐng)域［9-11］。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，多是基于CNKI、Web of Science等數(shù)據(jù)庫，分析糧食生產(chǎn)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)面源污染、土壤重金屬污染、有機農(nóng)業(yè)生物多樣性、農(nóng)業(yè)水資源利用等領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀、主要研究力量、研究的熱點問題等［12-17］。在生態(tài)科學(xué)領(lǐng)域，通過文獻計量法與傳統(tǒng)綜述相結(jié)合，系統(tǒng)地梳理了生態(tài)系統(tǒng)碳交換、濕地生態(tài)價值評估等方向的研究成果，歸納總結(jié)了生態(tài)系統(tǒng)碳交換、濕地生態(tài)系統(tǒng)的演化歷史及熱點問題［18-19］。除此之外，文獻計量學(xué)被應(yīng)用于交叉學(xué)科的研究成果分析中，如楊景寧等以美國科學(xué)信息研究所的科學(xué)引文索引擴展版數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，利用Thomson Data Analyzer（TDA）等工具，全面地梳理了1996—2015年國際草地農(nóng)業(yè)生態(tài)學(xué)研究的變化趨勢、研究力量分布、重點領(lǐng)域，研究熱點及國際合作［20］。Li等基于CNKI數(shù)據(jù)庫，利用文獻計量法對1999—2011年中國城市化過程中的生態(tài)環(huán)境問題的研究主題、理論和方法演變過程進行了歸納［21］。目前，基于文獻計量的農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測研究的態(tài)勢分析還未見報道，因此文章以Science Citation Index Expanded（SCIE）數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，采用文獻計量學(xué)方法，從全球總體發(fā)展趨勢、主要研究力量、研究熱點分析等方面論述農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測研究中的發(fā)展狀況，探究其發(fā)展趨勢，為該領(lǐng)域的未來發(fā)展方向提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

該文數(shù)據(jù)來源于美國信息科學(xué)研究所（Institute for Information Science，ISI）的SCIE數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫涵蓋了自然科學(xué)、工程科技、社會科學(xué)等領(lǐng)域，是全球最大、涵蓋學(xué)科最多的綜合性學(xué)術(shù)信息資源數(shù)據(jù)庫，是應(yīng)用最廣泛、最權(quán)威的數(shù)據(jù)庫之一［18］。圍繞“土地利用”、“耕地”及“監(jiān)測”的同義詞、變形詞等制定檢索式，檢索時間為1999—2018年，共獲取文獻2.527 6萬篇。

采用Journal Citation Reports（JCR）、Essential Science Indicators（ESI）等文獻計量分析 指標，利用Derwent Data Analyzer（DDA）等分析數(shù)據(jù)庫和多種數(shù)據(jù)分析工具，對基于SCIE數(shù)據(jù)庫檢索到的農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測研究中的相關(guān)文獻進行計量分析?；谡撐陌l(fā)表時間、第一作者國家和機構(gòu)等字段，統(tǒng)計全球、各國家、各機構(gòu)的論文發(fā)表情況、論文被引情況、期刊水平及關(guān)鍵詞詞頻。進一步分析該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢、主要研究力量及研究熱點。

2 結(jié)果與分析

2.1 總體發(fā)展趨勢

在農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測研究中，1999—2018年全球該領(lǐng)域核心期刊論文發(fā)表量共計2.527 6萬篇，論文數(shù)量整體上處于上升趨勢（圖1）。主要分為兩個階段：1999—2005年，全球在該領(lǐng)域論文發(fā)表數(shù)量呈現(xiàn)緩慢增長的態(tài)勢，全球年均增長率為17%。2006—2018年，全球論文發(fā)表量呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢，年均增長率均為24%。中國在農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測研究中，論文發(fā)表數(shù)量整體呈上升趨勢，但經(jīng)歷了相對較長的緩慢發(fā)展時期。1999—2018年中國在該領(lǐng)域發(fā)文總量為3 729篇，1999—2011年處于緩慢發(fā)展階段，該時期共發(fā)文758篇，占中國發(fā)文總量的20%，2012—2018 年進入快速發(fā)展階段，該時期論文發(fā)表量占中國總發(fā)文量的80%（圖1）。

圖1 1999—2018年農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域全球和中國研究趨勢分析Fig.1 Scientific output of the globe and China on agricultural land resource monitoring from 1999 to 2018

2.2 主要國家研究力量分析

從農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域中各個國家/地區(qū)的論文發(fā)表量看，1999—2018年論文發(fā)表量最高的5個國家/地區(qū)分別是歐盟、美國、中國、加拿大和澳大利亞，其發(fā)文總量為2.030 5萬篇，占全球總發(fā)文量的80%。其中歐盟論文發(fā)表量最多，占總發(fā)文量的35%，美國占比23%，中國占15%，加拿大和澳大利亞各占4%（表1）。1999—2018年，各主要國家/地區(qū)發(fā)文量均呈上升趨勢，其中中國2016 年之后發(fā)展迅速，超越美國，位居第2（圖2）。

從發(fā)文質(zhì)量看，1999—2018年，美國在該領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，而中國論文質(zhì)量相對較差。雖然歐盟發(fā)文量最高，但篇均被引頻次在主要國家/地區(qū)中排名倒數(shù)第2，說明其發(fā)文數(shù)量占優(yōu)，但質(zhì)量相對較差。美國發(fā)文量第2，篇均被引次數(shù)也是第2，但論文總被引頻次位居第1，整體而言其論文數(shù)量和質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展，在該領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位。澳大利亞發(fā)文量第5，僅有920 篇，但篇均被引頻次最高，論文質(zhì)量較高。相比較而言，中國在該領(lǐng)域的發(fā)文量排名第3，但篇均被引頻次在主要國家/地區(qū)中排名最低，說明中國該領(lǐng)域的論文質(zhì)量有待提高（表1），這可能與中國在該領(lǐng)域主要發(fā)文期刊有關(guān)。對比中國與主要國家/地區(qū)論文發(fā)表量排名前10 的期刊發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測研究中，主要國家/地區(qū)發(fā)文量前10 的期刊，影響因子在2.78以上，其中影響因子最高的期刊為“Global Change Biology”，影響因子為8.88；中國發(fā)文量最多的期刊為“Science of the Total Environment”，其影響因子為5.59。而中國主要發(fā)文期刊的影響因子在1.46 以上，發(fā)文量最多的期刊為“Sustainability”，其影響因子為2.59，與主要國家/地區(qū)有一定差距（表2）。

圖2 1999—2018年農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域主要國家研究趨勢Fig. 2 Annual number of published papers on agricultural land resource monitoring in major countries/regions from 1999 to 2018

表1農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域中主要國家/地區(qū)的論文發(fā)表情況Table 1 The number and citations of published papers on agricultural land resource monitoring in major countries/regions

表2 農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域中主要國家/地區(qū)、中國發(fā)文量前10期刊Table 2 Top 10 journals of published papers on agricultural land resource monitoring in major countries/regions and China

續(xù)表2

2.3 主要機構(gòu)研究力量對比

1999—2018年，農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測研究中，發(fā)文量最高的5個機構(gòu)，總發(fā)文量為2 050篇，占全球發(fā)文量的8%。其中中國有3家，分別是中國科學(xué)院、北京師范大學(xué)及西北農(nóng)林科技大學(xué)，美國有2家，分別是美國地質(zhì)調(diào)查局和美國農(nóng)業(yè)部。從論文發(fā)表量看，中國科學(xué)院共發(fā)表論文1 258篇，占總發(fā)文量的4.98%，具有絕對優(yōu)勢。而美國地質(zhì)調(diào)查局、北京師范大學(xué)、美國農(nóng)業(yè)部及西北農(nóng)林科技大學(xué)論文發(fā)表量差異不大。從論文被引情況看，中國科學(xué)院總被引頻次最高，為8 977 次，但篇均被引頻次最低為7 次/篇。其他兩家中國機構(gòu)（北京師范大學(xué)和西北農(nóng)林科技大學(xué)）總被引頻次分別位居第4、第5位，篇均被引頻次較低，分別為10次/篇和7次/篇。美國的兩家機構(gòu)總被引頻次分別位居第2、第3，篇均被引頻次分別位居第1、第2，分別是31次/篇和23次/篇。而中國的3家機構(gòu)篇均被引頻次相對較低，最高為10次/篇。整體來看，中國機構(gòu)雖然在論文數(shù)量上占據(jù)優(yōu)勢，但質(zhì)量上相對較差（表3）。

表3 農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域中主要研究機構(gòu)論文發(fā)表情況Table 3 The number and citations of published papers on agricultural land resource monitoring in major institutes

2.4 研究熱點及演變趨勢

通過對農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域主要國家/地區(qū)研究中關(guān)鍵詞的統(tǒng)計分析，梳理該領(lǐng)域的研究熱點和技術(shù)演變。1999—2018年，該領(lǐng)域出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞是土地利用（land-use），出現(xiàn)了4 042 次，其次是動態(tài)變化（dynamics）、氣候變化（climatechange）、土地利用變化（land-use change）、模型（model）、管理（management）、影響（impact）、氮（nitrogen）、植被（vegetation）、土壤（soil）、森林（forest）、生物多樣性（biodiversity）、模式（patterns）、土壤濕度（soil-moisture）、系統(tǒng)（systems）、保護（conservation）、生態(tài)系統(tǒng)（ecosystems）、水（water）、碳（carbon）、中國（China）等（圖3）。整體來看，農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域主要側(cè)重對土地利用變化、氣候變化的影響、土壤等監(jiān)測，模型是主要的監(jiān)測手段，中國是較為熱點的區(qū)域。

圖3 1999—2018年農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域中關(guān)鍵詞詞頻分布Fig.3 The frequency of keywords of published papers on agricultural land resource monitoring in major countries/regions from 1999 to 2018

從技術(shù)演變看，研究內(nèi)容上，1999—2003年，出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞是動態(tài)變化（dynamic），出現(xiàn)了284次，其次是土地利用（land-use）、氮（nitrogen）、土壤（soil）等。2004—2008年，該領(lǐng)域出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞是土地利用（land-use），出現(xiàn)543次，其次是動態(tài)變化（dynamic）、土地利用變化（land-use change）、氮（nitrogen）等。2009—2013年，出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞是土地利用（land-use），出現(xiàn)1 158次，其次是動態(tài)變化（dynamic）、土地利用變化（land-use change）、氣候變化（climate-change）等。2014—2018年，出現(xiàn)頻率最高的詞是土地利用（land-use），出現(xiàn)2101次，其次是動態(tài)變化（dynamic）、氣候變化（climate-change）、土地利用變化（land-use change）、影響（impact）等。從研究方法看，1999—2003年，模型（model）出現(xiàn)頻率最高，出現(xiàn)195次，其次是地理信息系統(tǒng)（GIS）、模擬（simulation）。2004—2013年，出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞均為模型（model），其次是地理信息系統(tǒng)（GIS）、遙感（remote sensing）。而2014—2018 年，出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞是模型（model），出現(xiàn)908 次，其次是遙感（remote sensing）、模擬（simulation）等。從研究區(qū)域看，1999—2003 年，研究最多的區(qū)域是美國，其次是澳大利亞、加拿大等。2004—2013 年，研究的熱點區(qū)域是美國、中國、歐盟等。2014—2018 年，研究最多的地區(qū)是中國，其次是美國、歐盟等。整體而言，從研究內(nèi)容看，“土地利用變化”、“田間管理”、“氮”是該領(lǐng)域持續(xù)監(jiān)測的熱點，除此之外，前10 年多集中在“土壤”、“碳”的研究；近10 年，“氣候變化及其影響”和“生物多樣性”成為關(guān)注的熱點。從研究方法上看，“模型”是該領(lǐng)域監(jiān)測中的常用手段，前期“地理信息系統(tǒng)（GIS）”應(yīng)用較多，近五年“遙感”成為主要方法。而從研究區(qū)域上看，早期對美國、澳大利亞、加拿大研究較多，近五年中國、歐洲、加拿大、非洲成為新的熱點地區(qū)（表4）。

表4 1999—2018 年農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域的研究熱點及變化趨勢Table 4 The research hotspot and trend of major countries/regions on agricultural land resource monitoring from 1999 to 2018

通過分析1999—2018年農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域主要機構(gòu)研究的熱點發(fā)現(xiàn)，在研究內(nèi)容上，中國科學(xué)院研究最多的是土地利用變化（land-use change），出現(xiàn)286次，其次是影響（impact）、氣候變化（climate change）等。北京師范大學(xué)主要集中在土地利用變化（land-use change）、氣候變化（climate change）、影響（impact）等。西北農(nóng)林科技大學(xué)研究中詞頻最高的關(guān)鍵詞是黃土高原（loess plateau），出現(xiàn)43次，其次是土地利用變化（land-use change）、氮（nitrogen）等。美國地質(zhì)調(diào)查局研究中最高頻的關(guān)鍵詞是土地利用變化（land-use change），出現(xiàn)64次，其次是氣候變化（climate change）、影響（impact）、生態(tài)系統(tǒng)（ecosystems）等。而美國農(nóng)業(yè)部的研究主要集中在管理（management），其次是氮（nitrogen）、土壤（soil）、土地利用（land-use）及有機質(zhì)（organic matter）方面。在研究方法上，中國科學(xué)院、北京師范大學(xué)及美國農(nóng)業(yè)部主要是利用模型（model）及遙感（remote sensing）手段進行監(jiān)測，而西北農(nóng)林科技大學(xué)及美國地質(zhì)調(diào)查局則偏重于模型（model）。進一步對比中外主要研究機構(gòu)發(fā)現(xiàn)，從內(nèi)容上看中國的科研機構(gòu)側(cè)重土地利用變化、城鎮(zhèn)化監(jiān)測及氣候變化的影響，國外的科研機構(gòu)則更多地關(guān)注對土地利用變化、生態(tài)系統(tǒng)、氮及土壤有機質(zhì)的監(jiān)測。從研究方法上看，各機構(gòu)方法上較為相似，多基于“模型”與“遙感”（表5）。

表5 1999—2018 年農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域主要機構(gòu)研究熱點及變化趨勢Table 5 The research hotspot and trend of major institutes on agricultural land resource monitoring from 1999 to 2018

3 結(jié)論與展望

農(nóng)業(yè)土地資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生活的重要基礎(chǔ)，是地球陸地系統(tǒng)的重要組成部分。隨著技術(shù)的進步，農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測研究逐漸成為農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)研究中的熱點問題。通過對1999—2018年農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測研究領(lǐng)域的發(fā)文量進行文獻計量分析，發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域全球文獻發(fā)文量呈現(xiàn)出逐年遞增趨勢，說明了該領(lǐng)域仍是當(dāng)前農(nóng)業(yè)領(lǐng)域研究的熱點之一。相比于其他國家，中國自2012年開始呈顯著增加態(tài)勢，雖然在論文數(shù)量上位居世界第3位，但論文質(zhì)量與其他主要國家/地區(qū)相比仍有較大的差距。論文發(fā)表量排名前5的研究機構(gòu)中，中國有3家，美國有2 家，其中中國科學(xué)院發(fā)文量最多。相比于美國科研機構(gòu)，中國科研機構(gòu)雖然在發(fā)文數(shù)量上占據(jù)一定優(yōu)勢，但論文篇均被引頻次遠落后于美國的科研機構(gòu)。從研究內(nèi)容看，前期各主要國家/地區(qū)多關(guān)注景觀、土壤水分、氮等方面，近年來，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)、生物多樣性、有機碳、鎘污染成為新的趨勢。研究方法上，遙感成為新的主流技術(shù)。前期對模型、GIS應(yīng)用較多，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展及數(shù)據(jù)類型的豐富，遙感監(jiān)測成為主導(dǎo)，情景分析及數(shù)據(jù)同化成為新的趨勢。對比主要研究機構(gòu)的研究趨勢發(fā)現(xiàn)，研究內(nèi)容上，該領(lǐng)域主要集中在土地利用變化、土壤濕度及重金屬等監(jiān)測方面，中國多側(cè)重于土地利用變化、退耕還林、城鎮(zhèn)化、有機質(zhì)、土壤污染等監(jiān)測。研究方法上，基于模型、遙感、GIS及地面觀測是該領(lǐng)域較為常用的手段。

農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測的對象具有多樣性、復(fù)雜性和綜合性，涉及到自然科學(xué)、工程科學(xué)和社會科學(xué)等多個學(xué)科，未來還需要開展多數(shù)據(jù)、多尺度、多方法的綜合研究，可重點在以下幾個方面進行深入研究：（1）搭建天空地一體化平臺，開展多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究，提高數(shù)據(jù)利用效率。數(shù)據(jù)是農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測、分析、決策、服務(wù)和應(yīng)用的基礎(chǔ)。一方面，由于我國地形多樣、多云多雨天氣頻發(fā)、種植制度復(fù)雜和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高度動態(tài)變化，使得快速、高效、準確的農(nóng)業(yè)土地資源信息采集面臨許多重大技術(shù)難題，信息獲取保障率低。另一方面，目前農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測中的數(shù)據(jù)來源主要是地面觀測數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、多源遙感數(shù)據(jù)等，由于數(shù)據(jù)獲取、處理方法等不同，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的集成應(yīng)用較為滯后，數(shù)據(jù)利用效率較低。因此通過搭建天空地一體化協(xié)同平臺，提高多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，能夠有效地提高數(shù)據(jù)利用效率，為農(nóng)業(yè)土地資源實時、高效監(jiān)測提供充足的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。（2）提高農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測的精度和時效性。農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測的方法各具特色，但也存在不同的缺陷，影響監(jiān)測精度。目前，農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測方法主要有傳統(tǒng)的地面調(diào)查、遙感監(jiān)測及模型模擬。傳統(tǒng)地面調(diào)查精度較高，但費時費力，難以實現(xiàn)大區(qū)域監(jiān)測。遙感因其低成本、高效率、大范圍等優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用，但存在混合像元、大氣校正、尺度轉(zhuǎn)換等諸多亟待解決的問題［22］。模擬模型可應(yīng)用于不同尺度的監(jiān)測模擬，但其精度相對較低。因此，需要發(fā)展多尺度、多技術(shù)融合的農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測方法，提高監(jiān)測的精度。同時，長期以來，農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測多以靜態(tài)（單一時間點/段）為主，監(jiān)測空間分辨率較粗，缺乏長時間序列的時空變化動態(tài)監(jiān)測，監(jiān)測時效性有待加強。（3）加強對農(nóng)業(yè)土地利用變化的結(jié)果和效應(yīng)的區(qū)域監(jiān)測。農(nóng)業(yè)土地資源是人類從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生活和經(jīng)營的載體，在農(nóng)業(yè)土地開發(fā)利用的過程中，通過改變地表覆蓋和利用強度狀況，改變地球表面的物理特征和生物地球化學(xué)循環(huán)過程，影響地表與大氣之間的能量、水分和元素的交換過程，以及土壤—植被之間的營養(yǎng)物質(zhì)輸送過程，進而對農(nóng)業(yè)氣候、水和土壤等資源環(huán)境產(chǎn)生影響［23］，如溫室氣體排放、土壤污染、生物多樣性降低等。開展農(nóng)業(yè)土地利用變化效應(yīng)監(jiān)測（如農(nóng)田溫室氣體排放監(jiān)測、農(nóng)田生物多樣性監(jiān)測、土壤重金屬污染監(jiān)測等）是農(nóng)業(yè)土地利用效應(yīng)評估的重要基礎(chǔ)，是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)土地資源可持續(xù)利用的重要環(huán)節(jié)。但是目前針對農(nóng)業(yè)土地利用中的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)監(jiān)測中多是基于地面觀測，監(jiān)測效率較低，成本投入較大，難以實現(xiàn)大面積、高時效監(jiān)測，而基于遙感的大尺度監(jiān)測又相對較少。因此，加強基于多源數(shù)據(jù)融合的大區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測是未來農(nóng)業(yè)土地資源監(jiān)測領(lǐng)域的重點發(fā)展方向之一。