基于自主高分遥感的耕地质量监测评价技术研究

摘要

耕地在农业生产中起着举足轻重的作用，是工业中的轻工业原料的主要来源。耕地也是维持社会稳定的重要因素之一，保障了农村人口的基本生活，提供了城市居民主要的生活资料来源。我国是有13亿人口的大国，耕地面积平均每人只占有1.59亩，人均耕地面积只是世界人均耕地面积的44％，而且人均占有的耕地面积随着人口的持续增长还会在未来很长一段时间内进一步减少。为了我国长远的经济发展考虑，必须采取最严格的措施，保护耕地来稳定一定的耕地面积，不断提高耕地的质量。因此，耕地质量的检测是关键。
　　针对现有耕地质量信息获取技术存在监测面积小、破坏性大、投入大、周期长等问题，国外遥感卫星数据贵、获取周期长、存在安全隐患等局限性，本文以从化区为研究对象，采用我国自主高分遥感卫星数据，将高分空间辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率信息结合，研究基于遥感的耕地质量主控因子的反演技术，形成基于自主高分遥感数据的耕地质量监测体系，完善基本耕地质量动态监测技术。具体研究内容如下：
　　（1）构建基于高分遥感的耕地质量评价指标体系
　　指标是评价的基准和关键，它决定了评价的可行性与合理性，因为耕地系统是一个非线性而且相对复杂的系统，必须选取多层次、针对性强的指标体系对其进行评价。本研究基于压力-状态-响应框架，从以下三个方面建立评价指标体系：生产压力指数（PPI），耕地状态指数（LSI），社会行为指数（SAI），同时结合数学的相关分析，构建评价模型，该模型包括反映陡缓水平的因子坡度，也包括跟土壤有关的相关指数，不仅有土壤退化指数，还有土壤肥力指数以及土壤水分指数，还涉及土地利用程度等评价指标。
　　（2）进行耕地质量评价指标等级划分
　　本文参考第二次全国土地调查数据和实际调研数据，采集野外多少样本数据，利用采集的样本数据，经过反复实验，对归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、比值植被指数（RVI）和坡度（Slope）进行阈值设置，分别对水田、旱地及水浇地进行等级划分。
　　（3）构建基于高分一号遥感的耕地质量评价模型并获取评价结果
　　本文利用德尔菲法（Delphi），综合专家意见打分得到各评价指标，包括坡度（Slope）、差值植被指数（DVI）、归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）得到权重如下：0.20、0.25、0.25、0.30，由此得到土地质量指标(LQI)LQI的综合评价模型，提高了提取耕地质量信息的精度。通过该方法可以得到基于RS技术的从化市耕地质量评价等级结果，并且将所研究区域的耕地划定成六个等级，然后可以相应建立耕地质量评价体系和评价模型，总体精度为77.84%，Kappa系数为0.7209。就从大区域来说，我们获取的耕地质量评价是可靠的，利用我国高分卫星进行耕地质量提取是可行的。