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    基于遙感的耕地信息提取研究進展

    2016-03-18 14:27:42李宗梅鄧富亮孫鳳琴黃于同
    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年31期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)源高分辨率耕地

    李宗梅,滿 旺,聶 芹,鄧富亮,孫鳳琴,黃于同

    (廈門理工學(xué)院計算機與信息工程學(xué)院,福建廈門 361024)

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    基于遙感的耕地信息提取研究進展

    李宗梅,滿 旺,聶 芹,鄧富亮,孫鳳琴,黃于同

    (廈門理工學(xué)院計算機與信息工程學(xué)院,福建廈門 361024)

    從主要數(shù)據(jù)源、主要研究方法、主要研究內(nèi)容3個方面總結(jié)了國內(nèi)基于遙感的耕地信息提取的研究,指出這3個方面研究的主要不足,為進一步研究指明方向。

    數(shù)據(jù)源;耕地面積;耕地質(zhì)量;適宜性評價

    耕地是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要資源,是人們賴以生存的基礎(chǔ)。耕地調(diào)查對于耕地面積統(tǒng)計、耕地質(zhì)量評估等具有重要的作用,對于指導(dǎo) “退耕還林”“退耕還草”等政策實施具有重要意義。目前,遙感和地理信息系統(tǒng)的發(fā)展使得耕地的調(diào)查和研究可以大面積、快速、實時地進行,從而節(jié)省人力、物力,保證糧食安全、生態(tài)安全以及可持續(xù)發(fā)展。目前,基于遙感的耕地信息提取主要是數(shù)據(jù)源、研究方法、研究內(nèi)容等方面的研究。筆者綜述了近2年國內(nèi)基于遙感提取耕地信息的基本研究現(xiàn)狀,從數(shù)據(jù)源、研究方法和研究內(nèi)容3個方面綜述了最近研究的主要成果,指出了研究的不足,以期為未來研究指明方向。

    1 主要數(shù)據(jù)源

    目前,基于遙感的耕地信息研究主要的數(shù)據(jù)源有TM數(shù)據(jù)、中分辨率數(shù)據(jù)MODIS、高分辨率數(shù)據(jù)高分一號衛(wèi)星和SPOT影像等[1],另外還有航空影像、SAR影像、高光譜影像等。目前應(yīng)用最廣泛的是TM數(shù)據(jù),以Landsat7、Landsat8為主。其中,在東北地區(qū)(吉林)、中原地區(qū)(濟源市)、山東省(郯城縣和東平縣)、貴州省等,基本都是基于Landsat TM遙感影像進行研究。中分辨率成像光譜儀(MODIS)數(shù)據(jù)用得最多的是MODIS產(chǎn)品,如在關(guān)中地區(qū),利用2000年MODIS/EVI時間序列數(shù)據(jù)提取耕地信息[2]。另外,MODIS數(shù)據(jù)具有時間分辨率較高的特點,經(jīng)過重構(gòu)可以得到更高時間分辨率的遙感影像,可以提高耕地物候參數(shù)質(zhì)量,主要是基于MODIS雙星平臺植被指數(shù)的協(xié)同應(yīng)用,在最佳時序數(shù)據(jù)重構(gòu)方法的支持下進行數(shù)據(jù)重構(gòu)[3]。在高分辨率遙感影像研究中,提取我國北方耕地物候信息[1],應(yīng)用高分辨率影像提取復(fù)雜城郊區(qū)域的耕地信息[4];鄧小菲[5]采用綿陽市某縣0.5 m 分辨率的航空影像為試驗數(shù)據(jù);鐘禮山等[6]選用2009年12月—2010年12月共11景ENVISAT ASAR影像構(gòu)建時間序列,提取江蘇省徐州市耕地信息。另外,高光譜遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要是探索光譜技術(shù)在耕地土壤指標遙感定量反演中的應(yīng)用[7]。

    2 主要研究方法

    基于遙感研究耕地信息的方法有很多,主要有目視解譯、監(jiān)督分類、面向?qū)ο蠓椒ǖ龋趯嶋H應(yīng)用中,一般都是多種方法相結(jié)合進行研究。目前應(yīng)用最多的是遙感數(shù)據(jù)和野外調(diào)查數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法。一般野外調(diào)查數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)建立聯(lián)系的方法是回歸分析。武婕等[8]基于TM遙感數(shù)據(jù)和耕地地力實地調(diào)查數(shù)據(jù),建立山東省郯城縣和東平縣耕地地力-植被指數(shù)模型,對增強型植被指數(shù)與耕地地力評價結(jié)果進行相關(guān)分析。高會等[9]采用遙感數(shù)據(jù)和野外調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)合的方法,建立了基于鹽堿地等級-地物標識植被特征-影像特征的濱海鹽堿地分級分類解譯標志系統(tǒng)。在大范圍的應(yīng)用中,中分辨率數(shù)據(jù)與野外調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)合有較好的效果。張淼等[10]采用MODIS產(chǎn)品NDVI與地面樣本數(shù)據(jù)結(jié)合,獲得有無作物種植農(nóng)田的識別閾值,基于閾值法和植被指數(shù)動態(tài)變化過程分析法,以阿根廷3大主產(chǎn)省份為研究區(qū),識別有作物種植耕地和未種植耕地的精度高于97%。在高分辨率數(shù)據(jù)的應(yīng)用中,結(jié)合野外調(diào)查數(shù)據(jù),研究提取耕地信息的新思路。如張兵等[11]結(jié)合土地整治成果矢量圖,基于High-1高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù),提取新增耕地、新增道路和新增溝渠,提取精度分別為88.40%、97.34%和98.26%。研究表明,引入先驗知識有利于正確識別耕地種植制度,可以準確提取耕地信息[1]。這也是引入野外調(diào)查數(shù)據(jù)會使精度提高的原因。另外,面向?qū)ο蠛湍恳暯庾g結(jié)合的方法也有較多研究成果,滿衛(wèi)東等[12]研究1990—2013年東北地區(qū)耕地時空變化,結(jié)果表明,基于面向?qū)ο蠓诸惡湍恳暯庾g相結(jié)合的方法,可以快速提取耕地信息,分類精度達93%。

    還有比較不同方法提取耕地精度的研究,劉佳岐[13]基于Landsat8遙感影像,采用不同方法提取蘋果園信息,結(jié)果表明,改進型的面向?qū)ο蠓诸惙椒ū缺O(jiān)督分類、面向?qū)ο蠓诸惡蜎Q策樹方法的精度高。

    影像數(shù)據(jù)重構(gòu)可以建立更高分辨率的數(shù)據(jù),在研究中具有重要意義。周玉潔等[2]基于時間序列諧波分析法對EVI數(shù)據(jù)進行重構(gòu),提取的耕地總體精度為83%。申健等[14]以MODIS 250 m 16 d最大值合成的MODIS NDVI影像為數(shù)據(jù)源,結(jié)合 Savitzky-Golay迭代濾波技術(shù)重構(gòu)農(nóng)作物NDVI曲線,取得了較好的效果。

    在遙感方法研究中,有學(xué)者提出基于特征的一些應(yīng)用,如紋理、顏色等。鄧小菲[5]運用共生矩陣分析航空影像紋理特征,在該紋理影像上運用最大似然監(jiān)督分類方法自動提取耕地信息,正確率大于90%。

    高分辨率遙感影像、SAR影像具有一些不同的應(yīng)用方法。高分辨率遙感影像采用多尺度分層的耕地提取方法。陳杰等[4]利用尺度選擇工具選擇耕地較佳分割尺度,再基于形狀、光譜信息初步檢測出耕地對象。易湘生等[15]根據(jù)高分一號衛(wèi)星16 m多光譜數(shù)據(jù),采用遙感解譯與GIS空間運算相結(jié)合的方法對線狀地物進行扣除,結(jié)合布設(shè)抽樣樣方的方法對小地物進行扣除,精準核算研究區(qū)耕地解譯面積。鐘禮山等[6]根據(jù)SAR影像,利用歐氏距離法、相關(guān)系數(shù)法以及動態(tài)時間彎曲法(DTW)提取江蘇省徐州市的耕地,結(jié)果表明相關(guān)系數(shù)法耕地提取精度最高,正確率與完整率分別為86.25%和80.70%。

    在適宜性分析評價中,多應(yīng)用空間插值、疊置分析、回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、層次分析等方法,建立評價模型進行綜合適宜性評價,評價后備耕地資源開發(fā)的適宜性等級和分布[16]、現(xiàn)存耕地的合理性等。

    3 主要研究內(nèi)容

    基于遙感研究耕地信息的主要研究內(nèi)容有耕地面積變化研究、耕地質(zhì)量研究、耕地適宜性評價等。國內(nèi)耕地面積動態(tài)變化的研究較多,我國耕地變化存在空間差異性,2000—2010年我國耕地面積有所減少,耕地變化在空間上呈現(xiàn)出西增東減、北增南減的特點。大部分省份沒有實現(xiàn)耕地占補平衡的基本目標,全國耕地存在生態(tài)風險,對耕地的保護需要加強。國內(nèi)不同區(qū)域的耕地變化不同,存在空間差異性。1990—2013年東北耕地總量增加[12];2000—2013年吉林省中西部耕地總量稍有增加,耕地的增加主要是濕地和草地,耕地質(zhì)量下降[18];根據(jù)1990、2002、2013年3期遙感數(shù)據(jù),三江平原腹地撓力河流域耕地呈現(xiàn)不穩(wěn)定增長態(tài)勢[19];2000—2010年貴州省耕地面積不斷減少,退耕還林工程是耕地變化的主要原因[20];2000—2013年陜西關(guān)中地區(qū)復(fù)種指數(shù)總體呈下降趨勢[14]。李士成等[21]研究過去百年青海、西藏的耕地面積,這2個省份耕地面積1910—1950年穩(wěn)定,1950—1980年快速增加,1980—2000年基本穩(wěn)定,略有降低。李均力等[22]根據(jù)1962、1977、1989、2000和2010年5期遙感影像進行新疆瑪納斯流域土地利用制圖,分析了近50年研究區(qū)面積變化的時空特征,結(jié)果表明該地區(qū)耕地持續(xù)增加。

    在耕地質(zhì)量的研究方面,構(gòu)建了耕地評價指標和綜合評價模型。國內(nèi)有研究表明,我國耕地質(zhì)量呈現(xiàn)下降趨勢,鹽堿地增加。高產(chǎn)田面積最大的5個省均位于黃淮海區(qū)域內(nèi),其面積總和占全國高產(chǎn)田面積的41.75%。耕地面積位列全國前三的黑龍江省、四川省和內(nèi)蒙古自治區(qū),其高產(chǎn)田面積占比均不足15%[23]。2000—2013年吉林省中西部耕地質(zhì)量下降[18]。1992—2011年黃驊市鹽堿生態(tài)系統(tǒng)中重度和中度鹽漬化耕地的面積減少,非或輕度鹽漬化耕地面積增加[9]。 張瑜等[24]從景觀格局方面分析耕地的破碎化特征,結(jié)果表明,1990—2011年新疆特克斯縣耕地斑塊碎化程度在逐步增大,斑塊密度呈現(xiàn)增加的趨勢,人口增長與城鎮(zhèn)化水平提高促使耕地被改造為建設(shè)用地,導(dǎo)致了耕地的碎化。有些地方的耕地集約化水平有所提高,倪超等[25]評價1986—2008年黑龍江省耕地利用集約度,結(jié)果表明黑龍江省耕地集約利用水平明顯提高。還有從“旱改水”角度研究水土資源平衡效應(yīng)問題,周浩等[26]研究1990—2013年撓力河流域耕地變化下的水土資源平衡效應(yīng)問題,結(jié)果顯示20多年間該地區(qū)水田、旱地間變化極為劇烈。

    基于遙感和GIS的耕地適宜性分析評價方面,選取土壤、地質(zhì)、灌溉條件等不同的評價因素,借助GIS和加權(quán)指數(shù)求和評價模型進行綜合評價[27]。還有根據(jù)耕地質(zhì)量的內(nèi)涵和土地整理項目的基本要求,調(diào)整評價因素,如加入耕地利用條件等影響因素。夏權(quán)等[28]以安徽省含山縣銅閘鎮(zhèn)為例,采用特爾斐法與層次分析法相結(jié)合,構(gòu)建基于土地整理的耕地質(zhì)量評價指標體系。另外,人們對未來糧食安全的評價也有一定的研究,劉爭勝等[29]從氣候條件、水土資源條件等多個方面分析了黃河流域后備耕地資源潛力,研究不同高程條件下的可新增耕地規(guī)模。

    4 研究的不足

    在數(shù)據(jù)源方面,對TM數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)的應(yīng)用較多,但是對高分辨率數(shù)據(jù)、高光譜數(shù)據(jù)、主動遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用較少,而TM、MODIS數(shù)據(jù)比較適合大范圍耕地信息的提取,但是對于小范圍的耕地信息,如研究耕地信息景觀格局,需要一些高分辨率、高光譜數(shù)據(jù);光學(xué)遙感數(shù)據(jù)更依賴天氣的影響,而主動遙感數(shù)據(jù)可以全天候地提取。

    在研究方法方面,基于遙感數(shù)據(jù)和野外調(diào)查數(shù)據(jù)的研究較多,但是對于大范圍的自動提取的研究較少,大范圍、快速、實時地提取耕地信息才是遙感監(jiān)測的優(yōu)勢。另外,目前關(guān)于地物特征的應(yīng)用較少,2016年地理信息年會中提出對某一種類型信息的特征語義,例如居民區(qū)包含植被、道路、居民樓等,這些共同組成居民區(qū),如何進行語義的定義從而直接提取居民區(qū)是要解決的問題。在耕地中也是如此。

    從研究內(nèi)容看,近年來人們對耕地現(xiàn)狀的研究較多,但是對未來的預(yù)測較少。提取和研究耕地信息是為了找到現(xiàn)狀存在的問題并加以解決,從而得出未來可持續(xù)發(fā)展的耕地空間格局,所以如何根據(jù)現(xiàn)存的問題提出指導(dǎo)性的建議更為重要。另外,人們對生態(tài)安全、生態(tài)修復(fù)方面的研究較少。

    5 結(jié)論

    根據(jù)近2年研究成果,綜述國內(nèi)基于遙感提取耕地信息的研究進展,從主要數(shù)據(jù)源、主要研究方法、主要研究內(nèi)容3個方面分別闡述。數(shù)據(jù)源主要有Landsat TM、中分辨率數(shù)據(jù)MODIS、高分辨率數(shù)據(jù)、高光譜數(shù)據(jù)、SAR影像等;研究方法主要有遙感數(shù)據(jù)與野外調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)合、面向?qū)ο蠓椒ㄅc目視解譯的結(jié)合、影像數(shù)據(jù)的重構(gòu)、基于特征的提取方法、高分辨率數(shù)據(jù)和SAR影像提取耕地方法,還有適宜性評價方法;主要研究內(nèi)容有耕地面積動態(tài)變化、耕地質(zhì)量評價、適宜性評價等。通過總結(jié)最新的研究成果,為學(xué)者進一步研究指明方向,更好地為農(nóng)業(yè)部門出臺相關(guān)政策提供依據(jù)。

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    Research Advances of Cultivated Land Information Extraction Based on Remote Sensing

    LI Zong-mei, MAN Wang, NIE Qin et al

    (College of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen, Fujian 361024)

    Studies on cultivated land information extraction based on remote sensing in domestic were summarized from three aspects of main data sources, research methods, contents. Limitations of main studies were proposed, which points out the direction of further research.

    Data sources; Cultivated land area; Cultivated land quality; Suitability evaluation

    國家自然科學(xué)基金項目(41501448,41501447);廈門理工學(xué)院高層次人才啟動項目(YKJ13025R,YKJ15037R)。

    李宗梅(1985- ),女,山東日照人,講師,博士,從事生態(tài)脆弱帶的生態(tài)環(huán)境研究。

    2016-09-21

    S 126

    A

    0517-6611(2016)31-0242-03

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