遙感技術獲取耕地質量評價指標的研究進展分析

劉興童

（三和數碼測繪地理信息技術有限公司，甘肅 天水 741000）

耕地作為保障糧食安全的主要根基，是解決我國“三農”問題的關鍵。目前我國依然處于人多地少的狀態(tài)，對耕地的保護和利用面臨很多挑戰(zhàn)。我國總體耕地質量水平并不高，中低產田占全國耕地面積的2/3以上，部分地區(qū)土壤退化十分嚴重，東北的黑土地有機質含量也明顯下降，北方土壤的干旱鹽堿化問題十分突出，南方的紅黃壤土壤酸化造成耕地退化等問題，都嚴重影響了耕地質量[1-2]。因此，要科學地應用遙感技術對土地進行深入觀測，確保對土地資源的精細化調查。

1 耕地質量的主要概念

1.1 耕地生產力

耕地生產力是耕地質量的重要評判標準，而針對耕地生產力的研究需要關注土壤肥力，包括氮、速效鉀、速效磷、有機質、pH值、陽離子交換量等多種指標。在評價耕地生產力的過程中，需要進行實證研究，充分考慮土體構型、理化性狀、養(yǎng)分狀況以及農田基本狀況，并篩選出剖面結構土壤厚度、土壤pH值、速效鉀、速效磷等相關指標，在規(guī)范土壤種植的基礎上，根據地下水埋深、土壤侵蝕程度、堿化度、植被缺苗率等指標進行分析。充分考量土壤物理性狀、化學性狀及周邊生態(tài)環(huán)境，再結合勞動力投入量、農業(yè)機械化水平、水利化程度、化學化程度、耕地現有生產力以及耕地現有人口承載量等社會經濟要素進行全面判斷。

1.2 土壤環(huán)境質量評價

對土壤環(huán)境質量的研究，以往多是基于單個指標、單點的土壤環(huán)境質量評價，隨著相關技術標準的出臺，很多研究也趨向于多指標綜合分析[3-4]。例如，在評價農田耕地土壤環(huán)境質量時可以選取As、Hg、Cu、Pb、Cd、Cr、DDT、BHC等指標，并且補充太陽輻射量、降水量、氣象災害等氣象指數，充分考察雜草、土壤、動物、微生物等的生物多樣性。在土壤肥力狀況、重金屬污染以及立地條件等方面對土壤環(huán)境質量進行綜合評價，由單指標、單點采樣轉變?yōu)槎嘀笜?、大樣本采樣，全面立體化地對土壤肥力、立地條件和重金屬污染情況進行實地考察。

1.3 土壤健康質量評價

土壤健康質量評價主要集中在土地健康和土壤健康兩方面。土地健康是指土地維持自身正常代謝的基本狀態(tài)，土地自身恢復能力可以有效緩解外界對土地生態(tài)系統(tǒng)產生的不良沖擊，包括土壤質量下降、表土風化、水土流失、植被減少、土壤酸化以及鹽堿化等問題。根據聯合國開發(fā)計劃署以及世界經濟合作與發(fā)展組織提出的分析框架，結合土地系統(tǒng)特點構建健康評價模型，主要包括目標層、準則層和指標層，綜合構建土地系統(tǒng)健康評價指標體系。土壤健康主要是指土壤在生態(tài)系統(tǒng)邊界內維持生物生產力、改善環(huán)境質量、促進動植物健康生長的能力。土壤健康指標的選擇，必須滿足靈敏度高、使用范圍廣、測量方法切實可行等要求。一些生物學家通過對土壤重金屬污染及健康狀況進行分析，還可以增加土壤微生物活性、功能性。通過考察土壤全氮、有機碳、有機氮以及微生物量碳、氮等指標，進一步提高土壤健康質量評價的標準。

2 基于遙感的耕地指標體系構建和技術流程

在遙感信息獲取的過程中，需要結合歷史積累數據庫、文獻資料、實地調研數據等多種資源。遙感技術不僅可以對地形條件中的田面坡度和坡向等關鍵指標進行快速提取，同時也能夠實現大面積快速無損地獲取各類信息[5-6]。在常規(guī)的地質調研中，無論是定點觀測現場調查，還是原地采樣，為了獲取要點數據，需要耗費大量人力和時間，而且很難從表面上獲取指標監(jiān)測信息，必須引入新的信息技術，提高土壤質量調查的整體水平。目前，遙感數據種類比較多，例如按照電磁波光譜段分，可以分為多光譜、高光譜、熱紅外以及微波雷達等數據；按照傳感器的工作方式分，可以分為主動遙感和被動遙感；按照信息獲取尺度分，可以分為近地面原位、車載、航空航天遙感數據，不同的尺度對耕地質量評判的影響因素也各不相同。利用無人機、航空飛機等飛行設備，可以搭載相應的傳感器，通過衛(wèi)星遙感傳感器提供亞米級到千米級的遙感數據信息。根據遙感的耕地質量評價信息標準，不僅可以總結耕地質量評價的基本需求，而且還可以對現有的數據信息進行快速收集和整理，實現科學布設樣點，快速獲取“天空地”遙感以及非遙感協同數據。根據不同的工作需求，對遙感及非遙感數據進行預處理，最后確保遙感分類信息能夠被快速提取。

遙感分類的研究包括目視解譯和大數據人工智能的信息提取。近年來隨著深度學習在遙感領域的廣泛應用，卷積神經網絡、深入信念網絡、自動編碼器等應用更加廣泛，可以確保對影像特征的快速提取，保障信息處理能力。而遙感數據定量在建模的同時也需要對各種數據進行平滑處理、微分變換以及小波變換等，從而提高數據處理能力[7-8]。我國衛(wèi)星遙感數據技術已經形成低中高分辨率等多種類型的衛(wèi)星體系，其中靜止軌道衛(wèi)星能夠對地面進行全天候的監(jiān)測，分辨率達50 m以上，還能夠對地表植被水體進行實時記錄；中等分辨率衛(wèi)星體系可以連續(xù)幾天甚至十幾天對所在區(qū)域進行全面觀測，解決資源普查以及地表要素的觀測和反演問題；高分辨率衛(wèi)星體系能夠對地表對象進行大范圍的調查，對地表要素進行觀測，時間長達十幾天。衛(wèi)星遙感技術覆蓋面廣、時效性強，與地面監(jiān)測網站數據接入能夠提高科學監(jiān)測洪澇災害的水平。對于緊急的突發(fā)事件，可以快速進行處理。

3 耕地評價指標的遙感識別技術

3.1 對土壤本底質量的研究

在對土壤本底質量的研究中，通過光譜特征分析可以為耕地質量的信息化監(jiān)測提供豐富多樣的實驗數據，尤其是針對土壤有機質、水分、顆粒組成與光譜反射率之間關系的研究，不僅總結了土壤理化特性與反射率的關系，而且建立了定量估計模型。由于土壤反射光譜數據獲取存在一定的差異性，而不同研究的定量遙感結果區(qū)域化特點十分明顯，所以根據不同的定量遙感研究結果，可以獲得明顯的區(qū)域特點，但缺乏共享性。

3.2 在土壤污染中的應用

環(huán)境污染問題主要是因為廢水、廢氣以及廢棄物不當排放和堆放而導致的，而通過遙感技術可以快速獲取土壤質量信息，也可以對河湖水系進行監(jiān)測。因人類活動引起的生態(tài)環(huán)境污染問題十分普遍，通過遙感定量監(jiān)測技術能夠對土壤中的Cd、Zn以及有機質含量進行判斷。通過可見光近紅外反射光譜和偏最小二乘回歸法對土壤中重金屬元素的含量進行預測，也能構建農田土壤的As、Hg、Pb、Fe含量與反射光譜的對應關系，從而提高光譜遙感技術定量監(jiān)測的可行性。利用偏最小二乘回歸法對土壤中Pb、Cd、Hg等重金屬元素含量進行模擬分析，從而判斷土壤的重金屬污染程度。

3.3 耕地立地條件的識別

隨著高分辨率遙感技術的快速發(fā)展，獲取耕地信息的方法，應用更加廣泛。例如根據不同的對象分類，可以對耕地、交通運輸用地、河流、建筑用地、農田水利用地、農田防護林地等不同數據信息進行快速提取，而且采用尺度分割獲得不同層次的地類信息，精度十分高。在耕地質量建設管理中需要以農田道路、灌排溝渠以及農田林網等線狀地物為主，快速準確地對線狀地物進行識別[9-10]。利用高分辨率遙感影像技術，通過斷點連接高低雙長度閾值過濾，獲取精度高于50%的道路溝渠線狀工程地物信息，有效解決微小彎曲和被遮蔽溝渠等問題，確保溝渠信息獲取精確度達到91.46%。在我國灌溉技術快速發(fā)展的同時，基于遙感技術的灌溉能力評價也快速發(fā)展。根據氣象站點數據信息計算出年度有效灌溉量以及灌溉需求量，將二者的比值作為灌溉保障能力的評價指標，同時利用遙感數據信息對農田防護林特征進行快速提取，利用數學形態(tài)學以及面向對象法獲取農田防護林的矢量結果，從而對土地整理區(qū)農用井的識別準確率達到88%以上。

3.4 在耕地質量綜合評價中的應用

遙感技術對耕地質量評價指標的研究尚處于初級階段，單純以遙感影像為主，通過將各類植被指數與非遙感數據相結合，可以快速獲取相關因子。例如，利用多光譜影像快速提取NDVI、DVI、RVI等指標，充分反映土壤肥力狀況、水分狀況、土壤退化狀況等信息，并結合坡度信息、土地利用程度，構建評價指標體系。在應用遙感技術對耕地質量進行識別的過程中，可以利用多光譜遙感影像，快速獲取土壤有機質、地形坡度、表層土壤質地、灌溉保證率以及排水條件等相關指標。

3.5 遙感技術可識別

在遙感技術可識別中主要包括坡度、坡向、地形部位等相關指標，利用坡度、坡向數據可以對耕地地形進行準確評價，從而滿足作物生長的需求。在坡度、坡向評價時，高程點或等高線差值法的成本較低，操作簡單，但數據源受限制比較大；激光雷達算法能夠滿足坡面尺度高精度地形數據，但是目前尚處于初級階段。對于地形部位的評價主要通過實地調研、地形地貌圖來確定，根據遙感數據獲取地形部位的信息，需要利用DNA計算，結合半自動化信息提取，包含地形因子提取法、特征要素分析法、波譜分析法、紋理分析法等。由于地貌形態(tài)比較復雜，對于數字化地形部位的分析集中于定性或半定量階段，目前尚未實現大范圍推廣。

4 遙感技術獲取耕地質量評價指標的未來發(fā)展方向

4.1 深入挖掘不同尺度遙感數據的特征

在耕地質量指標評價中，地形部位、土壤屬性指標、田間利用狀況等數據信息已經得到全面發(fā)展，但是土地覆被分類、土壤含水量、表面粗糙程度等不夠均勻，致使地面、航空、航天不同尺度的遙感數據觀測還存在較大的尺度效應。要想充分利用不同尺度遙感數據的優(yōu)勢，必須對耕地質量指標進行準確判斷、深入研究，確保地表樣本布局合理。遙感數據、遙感產品尺度轉化合理，充分運用“天空地”一體化數字遙感監(jiān)測網絡，從而獲得真實的監(jiān)測結果。

4.2 加強耕地質量評價的自動化提取

我國幅員遼闊，耕地覆蓋面積廣，存在顯著的空間差異。在獲取遙感數據信息的過程中，要盡可能地根據不同指標的空間分布規(guī)律和時間演變規(guī)律進行判斷。因此，在新時期要充分將大數據、云計算、物聯網等技術和遙感信息化、自動化技術相結合，針對不同區(qū)域、不同時間、不同地表覆蓋、不同土壤類型的遙感信息影響規(guī)律持續(xù)學習，得到充分的演化機理和知識經驗庫，從而滿足信息指標的自動化提取要求。

4.3 建設耕地質量評價的遙感大數據平臺

在當前農業(yè)和國土資源快速發(fā)展的背景下，我國已構建了“天空地”一體化數字遙感監(jiān)測網絡，但是沒有在耕地質量評價中形成工程化平臺。所以要高度重視基于遙感的耕地質量監(jiān)測評價技術的研究，確保工程化遙感數據信息的快速獲取。

5 結語

耕地質量評價指標已經不再局限于耕地地力評價以及耕地潛在生產力評價，而是在原有的基礎之上拓寬發(fā)展領域。因此，在新時期要充分提高遙感理論技術方法的普適性，確定更具有真實意義的耕地質量評價指標，形成快速、大面積的工程化指標信息的獲取思路，要充分開展遙感獲取土壤生物指標的研究，增強土壤微生物的監(jiān)測效果。未來，高分辨率數據與高光譜數據的有機結合，能夠為耕地質量評價提供真實的支持。