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    基于遙感技術(shù)的耕地利用潛力評估與動態(tài)監(jiān)測

    2025-06-12 00:00:00張登磊張倩姚宇石甜甜
    中國資源綜合利用 2025年4期
    關(guān)鍵詞:遙感技術(shù)耕地利用

    關(guān)鍵詞:遙感技術(shù);耕地利用潛力;評估;動態(tài)監(jiān)測;土地資源管理;時序分析中圖分類號:F323.211;S127 文獻標識碼:A 文章編號:1008-9500(2025)04-0121-03DOI: 10.3969/j.issn.1008-9500.2025.04.033

    Assessment and Dynamic Monitoring of Farmland Utilization Potential Based on Remote Sensing Technology

    ZHANG Denglei’,WANGQingqing2,ZHANGQian,YAOYu',SHI Tiantian (1.Shandong Provincial Institute ofLand and SpacePlanning,Jinan 25oooo,China; 2.Qingdao Real Estate Resource Information Service Co.,Ltd.,Qingdao 266Ooo,China; 3.Shandong Zhengtong Geographic Information Co.,Ltd., Jinan 25oooo,China)

    Abstract:Atpresent,farmlandresources arefacingdual pressures ofurbanizationexpansionand ecological degradation, itisof great significance tocarryoutremote sensing based assessmentanddynamic monitoringoffarmland utilization potential.TakingthetypicalagriculturalareainNortheast Chinaastheresearcharea,thispaperconstructsafarmland utilization potential evaluation modelbasedonremote sensing imagedataandgeographic informationdata,combined with soil,terain,andclimatefactors,comprehensivelyevaluatesthecurrentstatusndpotentialoffarmlandutilzationinthe researcharea,andconducts dynamic monitoring using timeseries analysis.Theresearch results provide scientific basis for optimizingregionalland use structure and formulating farmland protectionpolicies,whiledemonstrating theapplication value of remote sensing technology in dynamic management of land resources.

    Keywords:remotesensing technology;farmland utilizationpotential;assessment;dynamic monitoring;landresource management; time series analysis

    耕地占補平衡是確保糧食安全與生態(tài)平衡的重要基礎。近年來,因城市化擴張和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,部分地區(qū)耕地資源數(shù)量減少,質(zhì)量下降,亟待科學管理。根據(jù)《全國高標準農(nóng)田建設規(guī)劃(2021—2030年)》,各地應加強耕地保護與動態(tài)監(jiān)測,實現(xiàn)資源的精準管理與可持續(xù)利用。遙感技術(shù)以其快速、精準的特點,成為評估耕地利用潛力和動態(tài)監(jiān)測的重要手段[1-2]。結(jié)合土壤、地形、氣候等多源數(shù)據(jù),構(gòu)建綜合評價模型,可揭示耕地潛力的空間分布及變化規(guī)律。

    我國東北某典型農(nóng)業(yè)區(qū)屬溫帶季風氣候區(qū),四季分明,年均氣溫為 ,無霜期約為 。年均降水量為 ,降水主要集中在夏季。該農(nóng)業(yè)區(qū)地形以平原為主,海拔介于 5 0 ~ 2 0 0 m ,土壤類型以黑土為主,少量棕壤和潮土零散分布。東北地區(qū)耕地資源豐富,主要種植玉米、大豆等作物,是我國重要的糧食生產(chǎn)基地。近年來,由于農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和城市擴張,該農(nóng)業(yè)區(qū)耕地面積和質(zhì)量均受到一定威脅。以該典型農(nóng)業(yè)區(qū)為研究區(qū),基于遙感技術(shù)評估耕地潛力并監(jiān)測動態(tài)變化,為耕地保護與合理利用提供科學依據(jù)。

    1數(shù)據(jù)與方法

    1.1數(shù)據(jù)來源與處理

    選用Landsat8OLI衛(wèi)星和Sentinel-2MSI衛(wèi)星的遙感影像,時間范圍為2021一2024年,空間分辨率分別為 3 0 m 和 1 0 m 。為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量,優(yōu)選每年生長期(5一10月)的遙感影像進行分析。輔助數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程模型、土壤普查數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),數(shù)字高程模型分辨率為 3 0 m ,土壤數(shù)據(jù)來源于我國第二次土壤普查,氣象數(shù)據(jù)包含逐月降水量和氣溫記錄,時間范圍與遙感數(shù)據(jù)一致。實地樣本通過分層隨機抽樣方法采集,共選取200個樣點,覆蓋研究區(qū)不同的地貌類型、土壤類型和耕地利用方式。樣點規(guī)格為 ,記錄內(nèi)容包括土壤有機質(zhì)含量、容重、Δ p H 值、作物類型及生長狀況。樣本采集后帶回實驗室進行分析,測試土壤的主要理化性質(zhì),以校正遙感數(shù)據(jù)和模型參數(shù)。

    遙感影像進行幾何校正、大氣校正和輻射校正,以保證影像的空間一致性與光譜精度[3-5]。采用支持向量機算法對影像進行土地利用分類,提取耕地分布信息,并計算歸一化植被指數(shù)和增強植被指數(shù),評估耕地生產(chǎn)力。結(jié)合土壤、地形和氣候等輔助數(shù)據(jù),構(gòu)建綜合評價模型計算耕地利用潛力。利用變化檢測方法分析多時相影像的耕地動態(tài)變化,模型精度通過混淆矩陣驗證,總體分類精度超過 91 % ,均方根誤差控制在 ± 0 . 2 5 以內(nèi)。

    1.2評估方法

    基于多因素綜合評價法,耕地利用潛力評估充分考慮土壤、地形、氣候等自然條件以及土地利用現(xiàn)狀等因素,構(gòu)建耕地潛力指數(shù)的計算模型,如式(1)所示。依據(jù)專家打分法,結(jié)合區(qū)域特征對各評價因子的影響力進行量化。常用的評價因子包括土壤肥力、地形坡度、氣候條件(如降水量和溫度)、耕作條件和基礎設施等。

    式中: P 為耕地潛力指數(shù); 為第 i 個評價指標的權(quán)重,采用層次分析法確定; 為第 i 個指標的標準化值; n 為參與評價的指標數(shù)量。

    為了更精確地揭示耕地潛力的動態(tài)變化特征,利用多時相遙感數(shù)據(jù)計算不同時期的耕地潛力指數(shù),并根據(jù)式(2)計算其變化率,分析變化趨勢。通過計算不同時期的變化率,可以明確耕地潛力的提升、退化或穩(wěn)定趨勢。同時,為探討變化的驅(qū)動機制,引入地理加權(quán)回歸模型。結(jié)合以上模型,對研究區(qū)耕地利用潛力進行空間劃分,識別潛力提升區(qū)、退化區(qū)和穩(wěn)定區(qū)。一是耕地利用潛力提升區(qū),變化率大于0。耕地潛力顯著增加的區(qū)域多為農(nóng)業(yè)設施改良或氣候條件改善的區(qū)域。二是耕地利用潛力退化區(qū),變化率小于0。耕地潛力下降的區(qū)域可能受到城市化擴張、土壤退化等因素影響。三是耕地利用潛力穩(wěn)定區(qū),變化率約為 耕地潛力無顯著變化,耕地利用趨于穩(wěn)定。

    式中: R 為耕地潛力指數(shù)的變化率; 為第 t 年的耕地潛力指數(shù); 為第 年的耕地潛力指數(shù)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1耕地利用潛力評估結(jié)果

    通過綜合評價模型計算,研究區(qū)耕地潛力指數(shù)在空間分布上呈現(xiàn)顯著差異。高潛力區(qū)占耕地總面積的 3 4 . 5 % ,主要集中于地形平坦、土壤肥力高、水資源豐富的平原地區(qū),這些區(qū)域耕地潛力指數(shù)普遍在0.8以上,是適宜高效農(nóng)業(yè)發(fā)展的核心區(qū)。中等潛力區(qū)面積最大,占 5 1 . 2 % ,主要分布在坡度較低、灌溉條件一般的區(qū)域,其利用潛力受自然條件限制,但通過科學管理和優(yōu)化設施建設,具備較大的提升空間。低潛力區(qū)占 1 4 . 3 % ,主要位于坡度較大、土壤退化嚴重的丘陵和邊緣地帶,耕地潛力指數(shù)低于0.4,開發(fā)價值較低。為了提升糧食產(chǎn)能,全面推進鄉(xiāng)村振興,高潛力區(qū)需要優(yōu)先發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式,中等潛力區(qū)需要加強土壤改良和基礎設施建設,而低潛力區(qū)應以生態(tài)保護和修復為主,推動土地綜合整治,提高區(qū)域耕地資源利用效率,實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

    2.2耕地利用潛力動態(tài)監(jiān)測結(jié)果

    2021一2024年,研究區(qū)耕地潛力動態(tài)監(jiān)測的主要結(jié)果如表1所示,可為土地利用規(guī)劃和耕地保護政策制定提供數(shù)據(jù)支持。結(jié)果表明,研究區(qū)耕地利用潛力整體呈下降趨勢,但不同區(qū)域變化特征各異。從時間上看,高潛力區(qū)的面積占比從2021年的 3 4 . 2 % 下降至2024年的 3 2 . 5 % ,降幅為1.7個百分點,主要受城市化擴張和土壤退化的影響。中等潛力區(qū)的面積占比逐年上升,從2021年的 5 1 . 5 % 增至2024年的5 4 . 3 % ,表明部分低潛力區(qū)域通過改良措施進入中等潛力水平。低潛力區(qū)面積占比略有減少,從2021年的 1 4 . 3 % 下降至2024年的 1 3 . 2 % ,這與生態(tài)修復政策和退化治理的實施有關(guān)。研究區(qū)平均耕地潛力指數(shù)由2021年的0.64下降至2024年的0.62,總體降幅為 3 . 1 % 。其中,2023一2024年下降幅度為 1 . 6 % ,表明退化趨勢有所放緩,但整體仍需加強管理。動態(tài)變化分析表明,城市擴張區(qū)域、邊緣山區(qū)及部分過度開發(fā)區(qū)是退化的重點區(qū)域,需要進一步優(yōu)化管理策略。

    2.3耕地潛力變化的空間格局分析

    各類型區(qū)域的變化特征和驅(qū)動因素如表2所示。研究區(qū)耕地潛力的空間格局變化表現(xiàn)出顯著的區(qū)域特征。高潛力區(qū)面積下降 2 . 0 % ,主要分布在平原核心區(qū),受城市化擴張顯著影響。中潛力區(qū)面積增加 3 . 1 % ,集中在灌溉條件改善的區(qū)域,反映出農(nóng)業(yè)基礎設施優(yōu)化和土地管理措施的有效性。低潛力區(qū)面積減少1 . 1 % ,主要分布于山地與邊緣區(qū),變化的主要驅(qū)動因素包括土壤退化和開發(fā)限制政策??臻g格局變化表明,高潛力區(qū)需要加強保護,以應對城市化壓力,中潛力區(qū)的管理措施需要進一步優(yōu)化,而低潛力區(qū)應通過生態(tài)恢復和限制開發(fā)策略,減少潛力下降的風險。

    表12021一2024年耕地利用潛力動態(tài)監(jiān)測結(jié)果

    3結(jié)論

    基于遙感數(shù)據(jù)和綜合評價模型,對研究區(qū)耕地利用潛力進行評估與動態(tài)監(jiān)測。結(jié)果表明,研究區(qū)耕地潛力呈現(xiàn)明顯的空間分異,高潛力區(qū)集中在地形平坦、土壤肥力高的平原地區(qū),中等潛力區(qū)分布廣泛,但受自然條件限制,低潛力區(qū)則位于坡度較大、土壤退化的邊緣區(qū)域。動態(tài)監(jiān)測顯示,2021—2024年,研究區(qū)耕地潛力整體略有下降,退化主要集中在城市擴張區(qū)和生態(tài)脆弱區(qū)。依據(jù)分析結(jié)果,建議在高潛力區(qū)重點發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè),中等潛力區(qū)加強基礎設施建設與土壤改良,低潛力區(qū)實施生態(tài)保護與修復,結(jié)合政策指導實現(xiàn)耕地資源的優(yōu)化利用。本研究為耕地保護與合理開發(fā)提供科學依據(jù),并為區(qū)域土地資源管理提供決策支持。

    參考文獻

    1" 黃海量.遙感技術(shù)在村域尺度耕地種植動態(tài)監(jiān)測中的應用[J].南方農(nóng)機,2023(22):89-92.

    2 童彤.遙感技術(shù)在耕地保護督察中的應用初探[J].現(xiàn)代測繪,2023(3):30-33.

    3 劉興童.遙感技術(shù)獲取耕地質(zhì)量評價指標的研究進展分析[J].南方農(nóng)機,2022(14):102-104.

    4張超,高璐璐,鄖文聚,等.遙感技術(shù)獲取耕地質(zhì)量評價指標的研究進展分析[J].農(nóng)業(yè)機械學報,2022(1):1-13.

    5姜蕓,王軍,楊繼文.基于遙感技術(shù)的黑土區(qū)耕地質(zhì)量評價指標體系研究進展分析[J].測繪工程,2023(1):1-7.

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