遥感技术在耕地监测中的应用

摘要：本文概述了遥感技术在耕地监测中的最新进展，包括高分辨率影像的使用、智能化算法如深度学习的应用，以及时间序列分析对耕地利用变化动态监测的支持。尽管取得了显著成果，中国复杂的地理环境仍给监测带来挑战。研究趋势显示，面向对象分类和深度学习方法正成为主流，提高了耕地识别与质量评估的准确性。同时，天空地一体化监测技术和物候信息图谱为精细化管理提供了新途径，未来研究需进一步提升精度并解决现有局限。

关键词：遥感技术；耕地监测；高分影像；智能算法；深度学习

1概述

近年来，随着遥感技术的迅猛发展，其在耕地监测方面的应用也日益广泛。从早期的单一遥感器土地覆盖分类，到如今多源数据融合、智能化算法的应用，遥感技术在提升耕地监测效率与精度方面取得了显著成果，特别是高分辨率遥感影像的普及，使得耕地边界识别更为精确［1］，耕地内部异质性的刻画更加细致。同时，时间序列分析能力的增强为耕地利用变化的动态监测提供了可能，而基于深度学习的语义分割技术更是推动了耕地提取自动化和智能化的步伐。

尽管取得了诸多进展，但中国复杂多变的地理环境和破碎化的耕地分布特点，给遥感技术在耕地监测中的应用带来了不少挑战。例如，高山、丘陵和平原地区的地形差异对影像处理和分类提出了不同的要求［2］；黄土高原地区土壤侵蚀严重导致地物光谱特征复杂化；南方多云雨气候条件下遥感数据的获取难度加大等［3］。这些挑战促使学者们不断探索更高效的遥感数据处理方法、更准确的分类算法以及适应性更强的监测模型［4］。

当前，中国在耕地监测方面的现状呈现出多元化的技术路径和综合性的研究趋势。一方面，传统遥感分类方法依然在某些区域和情境中发挥作用［5］；另一方面，面向对象、基于深度学习的方法开始展现其独特优势。智能化算法如随机森林、支持向量机等已在多项研究中证明其有效性，特别是在集成学习框架下的应用，更是提升了分类结果的准确性［13］。此外，天空地一体化监测技术、耕地物候信息图谱的构建等创新思路，进一步拓展了遥感技术在耕地监测领域的应用范围［6］。

2国内研究现状

我国近年来，以高分辨率遥感影像为基础，结合人工智能和机器学习技术，国内研究者对耕地的识别、分类和质量评估进行了深入研究，取得了显著成果［7］。

一方面，对于土地覆盖分类及预测的研究，基于多分类器集成的方法被广泛采用。通过综合运用最小距离法、马氏距离法、最大似然法、神经网络和支持向量机等多种分类方法，研究者在南京市江宁区Landsat影像的基础上，实现了土地覆盖类型的精确划分［8］。进一步地，通过集成学习方法如随机森林和证据理论，研究者们成功提高了分类精度，为未来土地资源的合理开发与利用提供了科学依据。

另一方面，针对耕地质量等级评价中的排水能力这一重要指标，有学者构建了基于遥感的耕地排水能力评价方法。通过分析淮北平原地区的地形和土壤条件，结合遥感技术提取的农田排水沟渠信息，该研究揭示了区域耕地排水能力的分布特征，并提出了相应的排水能力提升措施。

3国外研究现状

在国际范围内，遥感技术已被广泛应用于耕地监测领域，取得了显著的研究成果。这些研究不仅涉及耕地的提取和分类，还包括对耕地质量、耕地利用变化以及耕地保护政策等方面的深入探讨。

在耕地提取和分类方面，国际学者们已经从传统的基于像元和面向对象的分类算法过渡到以深度学习为代表的智能化耕地提取新阶段。例如，一些研究人员利用全卷积神经网络（FCN）等深度语义分割技术，实现了高分辨率遥感影像中耕地的快速、精准提取［9］。此外，还有一些学者尝试将物候信息图谱与耕地种植模式相结合，通过构建种植模式谱和朴素贝叶斯网络，实现了对耕地利用方式的精确监测。

在耕地利用变化的模拟和预测方面，国际上的研究主要集中在如何提高模拟和预测的精度。例如，一些学者利用CAMarkov模型、PLUS模型和ANNCA模型等方法，对耕地利用格局进行模拟，并通过空间一致性分析，确定了土地覆盖变化模拟的最佳模型［10］。这些模型不仅能够模拟当前的耕地利用格局，还能对未来的耕地利用变化进行预测，为土地资源的合理开发和利用提供了科学依据。

总的来说，国外的遥感技术在耕地监测中的应用已经取得了丰富的研究成果，但仍面临一些挑战，比如，如何进一步提高耕地提取和分类的精度，如何更好地模拟和预测耕地利用变化等，未来的研究需要在这些方面进行更深入的探索。

4发展的趋势

随着技术的不断进步，遥感技术在耕地监测领域的应用也呈现出明显的发展态势。一方面，高分辨率遥感影像逐渐成为研究的重心，因其能提供更为精细的地表信息，从而为耕地的精准提取和管理提供了可能［11］。另一方面，智能化算法尤其是以深度学习为核心的方法，正在成为主流［12］。这些方法通过模仿人脑处理信息的方式，能更有效地从复杂的遥感数据中提取有用信息，进而提高耕地分类和监测的准确性。

在高分辨率影像的应用方面，研究者们已经不满足于传统的像素级分析，而是越来越倾向于采用面向对象的分类方法。这种方法能够充分考虑地物的上下文关系和形状特征，从而在细节上取得更好的分类效果。例如，通过高分影像特征优选，结合遗传算法和粒子群优化等先进的特征选择技术，可以显著提升分类器的效能。

智能化算法的融入是推动遥感技术发展的另一个关键因素。深度学习模型，如全卷积神经网络，已经在影像分类、目标检测及语义分割等领域显示出卓越的性能［13］。这些模型通过自动学习数据的深层特征，能够处理更加复杂的模式识别问题。此外，朴素贝叶斯网络等概率图模型也在耕地监测中发挥作用，尤其是在种植模式监测和土地利用分类等方面。

未来，随着天空地一体化监测技术的发展，即通过卫星遥感与无人机等多源数据的融合，将实现对耕地更为全面和连续的观测。同时，物候信息图谱和种植模式谱的构建将为耕地的精细化管理提供新的途径。此外，面对耕地“非粮化”等问题，天空地一体化技术也将提供有效的监测手段，有助于保障粮食安全和推进乡村振兴策略的实施［14］。

5可能存在的问题

一个显著的问题是分类算法的选择及其对结果精度的影响。如前所述，不同的算法——无论是基于像元的传统方法，还是面向对象和深度学习方法——在提取特定地物时有其固有优势和局限性。

另一个问题是尺度效应，即空间分辨率对分类结果的影响。高分辨率数据虽然能提供更详细的耕地信息，但同时也可能导致数据的处理和分析变得更复杂。此外，不同地区地形和气候条件的多样性也给统一标准下的耕地质量评价带来了难度。例如，山区与平原、北方与南方的耕地特性差异显著，如何制定一套适用于全国范围内的评价体系仍是一大挑战。

此外，随着人工智能和机器学习技术的发展，智能化耕地提取方法正逐步成为主流。然而，这些方法通常需要大量的训练数据和计算资源，且模型的可解释性较差。因此，如何在提高分类效率的同时保证算法的透明度和可解释性，是未来研究需要关注的方向［15］。

结语

我国利用遥感技术虽然在进行耕地监测方面已经取得了一系列重要进展，但仍需不断创新和解决现有技术与方法中存在的局限。未来，随着遥感技术的进一步发展，特别是智能化算法的不断完善，相信耕地监测的精度和效率将得到更大提升。同时，跨学科的方法整合和创新将为耕地监测提供更加全面和深入的视角，以应对中国复杂多变的耕地资源现状及其管理的挑战。

参考文献：

［1］蒋路凡.基于多分类器集成的土地覆盖分类及预测研究［D］.南京：南京林业大学，2023.

［2］王翠婷.基于遥感与耕地质量等级评价的排水能力研究［D］.合肥：安徽农业大学，2023.

［3］董秀春，黄平，吴尚蓉，等.遥感技术的发展现状及在天府粮仓建设中的应用建议［J］.中国农业信息，2023，35（06）：4959.

［4］王福民，李嘉乐，段四波，等.农业遥感技术发展新需求与新挑战［J］.中国农业信息，2023，35（06）：921.

［5］黄海量.遥感技术在村域尺度耕地种植动态监测中的应用［J］.南方农机，2023，54（22）：8992.

［6］居祥，饶芳萍.耕地生态环境关键要素遥感监测研究进展［J］.自然资源信息化，2022（03）：5965.

［7］王佳文.基于多时相卫星影像的南疆棉田土壤有机质遥感反演与制图［D］.阿拉尔：塔里木大学，2023.

［8］姜伊兰.基于GoogleEarthEngine的河南省耕地监测研究［D］.郑州：河南农业大学，2021.

［9］王丽炜.遥感技术在土地管理中的应用及展望分析［J］.科技创新与应用，2016（27）：183.

［10］薛亚东.遥感技术在土地利用动态监测中的应用［J］.科技创业家，2014（04）：155.

［11］张华.遥感影像在土地变更调查与监测中的应用［D］.南昌：江西农业大学，2012.

［12］彭文.高分辨率遥感数据在退耕还林监测中的应用［D］.长沙：中南林业科技大学，2012.

［13］王力凡.利用高—中—低分辨率遥感影像的大区域耕地面积快速估测研究［D］.南京：南京农业大学，2012.

［14］吴定定.遥感技术在监测洪灾中损毁耕地的应用［J］.现代测绘，2012，35（01）：2426.

［15］刘彦彤.土地利用遥感监测本底数据库建设与应用［D］.长春：东北师范大学，2008.

作者简介：张永健（1994—），男，新疆乌鲁木齐人，学士，工程师，研究方向为国土变更调查、国土动态遥感监测、耕地监测。