中国农学通报 ›› 2023, Vol. 39 ›› Issue (16): 131-136.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-0485
收稿日期:
2022-06-15
修回日期:
2022-12-27
出版日期:
2023-06-05
发布日期:
2023-05-22
通讯作者:
马友华,男,1962年出生,安徽六安人,教授,博士,主要从事农业资源与环境方面的研究。通信地址:230031 安徽省合肥市蜀山区长江西路130号 安徽农业大学资源与环境学院,Tel:0551-65786289,E-mail:作者简介:
汤萌萌,女,1996年出生,安徽滁州人,博士研究生,主要从事资源环境与信息技术方面的研究。通信地址:230031 安徽省合肥市蜀山区长江西路130号 安徽农业大学资源与环境学院,Tel:0551-65786289,E-mail:tmm960309@163.com
基金资助:
TANG Mengmeng(), JIANG Wenjuan, DING Qixun, WANG Qiang, MA Youhua(
)
Received:
2022-06-15
Revised:
2022-12-27
Online:
2023-06-05
Published:
2023-05-22
摘要:
耕地质量作为反映耕地不同性状的综合性指标,对农业可持续发展有重要意义,文章综述了高分辨率遥感数据在耕地质量评价中的应用情况。当前耕地质量评价信息采集技术中存在监测范围小、监测时间跨度短、成本高、效率较低等问题,难以实现耕地质量的快速、准确评价。高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率的遥感影像为长时序、大范围的耕地质量评价提供了技术支撑和数据基础。文章总结了国内外应用高分辨率遥感数据对地形特征、田间基础设施、生物多样性、土壤性状、农田环境状况等指标识别方法。文章在介绍耕地质量等级评价方法基础上,归纳了植被指数协同评价法,结合主成分分析法提出了基于高分辨率遥感的耕地质量评价方法,探索基于高分辨率遥感的耕地质量评价指标获取方法和评价体系,以期为快速、准确耕地质量评价研究提供参考。
汤萌萌, 江文娟, 丁琪洵, 王强, 马友华. 基于高分辨率遥感的耕地质量指标与评价进展[J]. 中国农学通报, 2023, 39(16): 131-136.
TANG Mengmeng, JIANG Wenjuan, DING Qixun, WANG Qiang, MA Youhua. Cultivated Land Quality Index and Evaluation Progress Based on High Resolution Remote Sensing[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2023, 39(16): 131-136.
[1] |
沈仁芳, 陈美军, 孔祥斌, 等. 耕地质量的概念和评价与管理对策[J]. 土壤学报, 2012, 49(6):1210-1217.
|
[2] |
刘友兆, 马欣, 徐茂. 耕地质量预警[J]. 中国土地科学, 2003(6):9-12.
|
[3] |
王静怡, 李晓明. 近20年中国耕地数量变化趋势及其驱动因子分析[J]. 中国农业资源与区划, 2019, 40(8):171-176.
|
[4] |
doi: 10.1126/science.1111772 pmid: 16040698 |
[5] |
doi: 10.1038/506007a |
[6] |
doi: 10.1016/j.landusepol.2017.07.012 URL |
[7] |
曾巧云, 丁丹, 檀笑. 中国农业土壤中四环素类抗生素污染现状及来源研究进展[J]. 生态环境学报, 2018, 27(9):1774-1782.
doi: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2018.09.025 |
[8] |
陈印军, 方琳娜, 杨俊彦. 我国农田土壤污染状况及防治对策[J]. 中国农业资源与区划, 2014, 35(4):1-5,19.
|
[9] |
曹祥会, 龙怀玉, 雷秋良, 等. 河北省表层土壤可侵蚀性K值评估与分析[J]. 土壤, 2015, 47(6):1192-1198.
|
[10] |
doi: 10.1126/science.1182570 pmid: 20150447 |
[11] |
|
[12] |
臧俊梅, 郑捷航, 农殷璇, 等. 耕地保护及其必要性:不同兼业程度农户的认知与意愿——基于珠三角的调查与实证[J]. 中国农业资源与区划, 2020, 41(2):82-90.
|
[13] |
孙晓兵, 孔祥斌, 温良友. 基于耕地要素的耕地质量评价指标体系研究及其发展趋势[J]. 土壤通报, 2019, 50(3):739-747.
|
[14] |
王茵茵, 齐雁冰, 陈洋, 等. 基于多分辨率遥感数据与随机森林算法的土壤有机质预测研究[J]. 土壤学报, 2016, 53(2):342-354.
|
[15] |
白照广. 高分一号卫星的技术特点[J]. 中国航天, 2013(8):5-9.
|
[16] |
doi: 10.1080/01431161.2011.554454 URL |
[17] |
doi: 10.1016/j.eiar.2017.01.003 URL |
[18] |
孔祥斌, 李翠珍, 赵晶, 等. 乡镇尺度耕地生产能力实现程度分析与实证[J]. 农业工程学报, 2010, 26(12):345-351.
|
[19] |
贾伟, 高小红, 杨扬, 等. 基于Landsat 8 OLI影像的三江源区表层土壤全氮空间格局反演[J]. 干旱区研究, 2015, 32(5):890-896.
|
[20] |
张娟娟, 田永超, 姚霞, 等. 基于高光谱的土壤全氮含量估测[J]. 自然资源学报, 2011, 26(5):881-890.
|
[21] |
文虎. 绿洲农田盐碱斑土壤表层盐分和pH值的光谱特征研究[D]. 乌鲁木齐: 新疆农业大学, 2016.
|
[22] |
刘焕军, 潘越, 窦欣, 等. 黑土区田块尺度土壤有机质含量遥感反演模型[J]. 农业工程学报, 2018, 34(1):127-133.
|
[23] |
|
[24] |
王浩, 罗格平, 王伟胜, 等. 基于多源遥感数据的锡尔河中下游农田土壤水分反演[J]. 自然资源学报, 2019, 34(12):2717-2731.
doi: 10.31497/zrzyxb.20191218 |
[25] |
李爱迪. 地形因素影响下重庆市主要土壤的质地类型空间分布预测研究[D]. 重庆: 西南大学, 2019.
|
[26] |
doi: 10.1016/j.jag.2016.03.018 URL |
[27] |
doi: 10.1117/1.JRS.11.026020 URL |
[28] |
杜国明, 刘彦随, 于凤荣, 等. 耕地质量观的演变与再认识[J]. 农业工程学报, 2016, 32(14):243-249.
|
[29] |
孔祥斌, 张蚌蚌, 温良友, 等. 基于要素-过程-功能的耕地质量理论认识及其研究趋势[J]. 中国土地科学, 2018, 32(9):14-20.
|
[30] |
张宏鸣, 胡勇, 杨勤科, 等. 基于影像与坡度数据融合的梯田田块分割方法[J]. 农业机械学报, 2018, 49(4):249-256.
|
[31] |
花奋奋. 多基线干涉SAR高程反演研究[D]. 北京: 中国矿业大学, 2015.
|
[32] |
薛继群, 邓喀中, 范洪冬, 等. 雷达干涉测量技术获取多分辨率山区高程模型[J]. 全球定位系统, 2011, 36(3):57-61.
|
[33] |
李国华. 基于2 m格网点云数据的高精度DEM制作第三次国土调查坡度图[J]. 测绘通报, 2020(8):117-121.
|
[34] |
王明宇, 于洪雨, 武海英. 基于DEM成果探讨耕地坡度分级数据的生产方式[J]. 测绘与空间地理信息, 2019, 42(12):234-235,238.
|
[35] |
赵卫东, 周弯, 汤国安, 等. 基于GRID-TIN混合格网DEM的旱作梯田数值模拟模型研究[J]. 地理与地理信息科学, 2015, 31(3):38-43.
|
[36] |
杨建莹, 霍治国, 邬定荣, 等. 基于MODIS和SEBAL模型的黄淮海平原冬小麦水分生产力研究[J]. 中国农业气象, 2017, 38(7):435-446.
|
[37] |
任金铜, 杨武年, 邓晓宇, 等. 基于OIF和最优尺度分割的GF-2影像分类适用性研究[J]. 现代电子技术, 2018, 41(8):72-77,82.
|
[38] |
彭建, 王仰麟, 张源, 等. 土地利用分类对景观格局指数的影响[J]. 地理学报, 2006(2):157-168.
|
[39] |
韩兆迎, 朱西存, 刘庆, 等. 黄河三角洲土壤有机质含量的高光谱反演. 植物营养与肥料学报, 2014,20():1545-1552.
|
[40] |
汤旭光. 基于激光雷达与多光谱遥感数据的森林地上生物量反演研究[D]. 北京: 中国科学院大学, 2013.
|
[41] |
菅永峰, 韩泽民, 黄光体, 等. 基于高分辨率遥感影像的北亚热带森林生物量反演[J]. 生态学报, 2021, 41(6):2161-2169.
|
[42] |
付炜. 土壤遥感分类识别专家系统的结构设计[J]. 生态环境, 2004(1):63-68.
|
[43] |
杨建锋, 马军成, 王令超. 基于多光谱遥感的耕地等别识别评价因素研究[J]. 农业工程学报, 2012(17):230-236.
|
[44] |
宋海燕, 秦刚, 韩小平, 等. 基于近红外光谱和正交信号-偏最小二乘法对土壤的分类[J]. 农业工程学报, 2012, 28(7):168-171.
|
[45] |
董伟, 李雷. 基于极限学习机利用可见-近红外光谱数据判别土壤类型的方法研究[J]. 土壤通报, 2020, 51(3):505-510.
|
[46] |
白燕英, 魏占民, 刘全明, 等. 基于高光谱的河套灌区农田表层土壤质地反演研究[J]. 地理与地理信息科学, 2013, 29(5):68-71,93.
|
[47] |
管文轲, 霍艾迪, 吴天忠, 等. 塔里木河中游沙漠化地区地下水位遥感监测[J]. 水土保持通报, 2017, 37(5):245-249,283.
|
[48] |
刘伟, 施建成, 余琴, 等. 地表土壤水分与雷达后向散射系数及入射角之间关系研究[J]. 国土资源遥感, 2004, 16(3):14-17.
|
[49] |
屈冉, 张雅琼, 聂忆黄, 等. 基于多光谱遥感影像的富川县表层土壤有机质含量反演[J]. 环境与可持续发展, 2019, 44(1):154-157.
|
[50] |
赵瑞, 崔希民, 刘超. GF-5高光谱遥感影像的土壤有机质含量反演估算研究[J]. 中国环境科学, 2020, 40(8):3539-3545.
|
[51] |
任红艳, 史学正, 庄大方, 等. 土壤全氮含量与碳氮比的高光谱反射估测影响因素研究[J]. 遥感技术与应用, 2012, 27(3):372-379.
|
[52] |
林楠, 刘海琪, 杨佳佳, 等. BA-Adaboost模型的黑土区土壤养分含量高光谱估测[J]. 光谱学与光谱分析, 2020, 40(12):3825-3831.
|
[53] |
蒋烨林, 王让会, 李焱, 等. 艾比湖流域不同土地覆盖类型土壤养分高光谱反演模型研究[J]. 中国生态农业学报, 2016, 24(11):1555-1564.
|
[54] |
doi: 10.1016/j.geoderma.2018.09.006 URL |
[55] |
doi: 10.1021/es015747j URL |
[56] |
兰泽英, 刘洋. 乐安河流域土壤重金属含量高光谱间接反演模型及其空间分布特征研究[J]. 地理与地理信息科学, 2015, 31(3):26-31.
|
[57] |
王维, 沈润平, 吉曹翔. 基于高光谱的土壤重金属铜的反演研究. 遥感技术与应用, 2011, 26(3):348-354.
|
[58] |
中国农业技术推广服务中心, 北京市土肥工作站, 山东省土壤肥料总站, 等. GB/T 33469—2016,耕地质量等级[S]. 北京: 中国标准出版社, 2016.
|
[59] |
郭云开, 张思爱, 谢晓峰, 等. 基于GA-SVM的耕地土壤重金属含量高光谱反演方法的研究[J]. 土壤通报, 2021, 52(4):968-974.
|
[60] |
郭庆华, 胡天宇, 姜媛茜, 等. 遥感在生物多样性研究中的应用进展[J]. 生物多样性, 2018, 26(8):789-806.
doi: 10.17520/biods.2018054 |
[61] |
李冰, 梁燕华, 李丹丹, 等. 多时相GF-1卫星PMS影像提取农作物种植结构[J]. 中国农业资源与区划, 2017, 38(9):56-62.
|
[62] |
李正国, 唐华俊, 杨鹏, 等. 植被物候特征的遥感提取与农业应用综述[J]. 中国农业资源与区划, 2012, 33(5):20-28.
|
[63] |
方琳娜, 宋金平. 基于SPOT多光谱影像的耕地质量评价——以山东省即墨市为例[J]. 地理科学进展, 2008(5):71-78.
doi: 10.11820/dlkxjz.2008.05.010 |
[64] |
|
[65] |
KENNEDY, WERE, DIEU, et al. A comparative assessment of support vector regression, artificial neural networks, and random forests for predicting and mapping soil organic carbon stocks across an Afromontane landscape[J]. Ecological indicators, 2015, 52:394-403.
doi: 10.1016/j.ecolind.2014.12.028 URL |
[66] |
欧阳玲. 基于遥感和SVM模型的松嫩平原南部耕地质量评价[D]. 长春: 中国科学院东北地理与农业生态研究所, 2017.
|
[67] |
姚赫男, 李艳, 曹宇. 基于RS和GIS的耕地资源质量评价——以浙江省富阳市为例[J]. 土壤, 2013, 45(4):732-738.
|
[68] |
张新乐, 钱蕾, 鲍依临, 等. 黑土区田块尺度耕地质量遥感监测与评价[J]. 土壤通报, 2020, 51(6):1303-1312.
|
[69] |
彭一平, 刘振华, 肖北生, 等. 基于高分遥感的县域耕地质量监测[J]. 江苏农业学报, 2019, 35(4):841-846.
|
[1] | 李大鹏, 张宝鑫, 李跃超. 园林景观树木健康状况评价与分析——以中国园林博物馆室外展园油松为例[J]. 中国农学通报, 2023, 39(4): 14-22. |
[2] | 王丽霞, 尹超, 李姜丽, 刘丹, 陆婧文. 化石村建设探索实践及评价指标研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(7): 159-164. |
[3] | 张梦佳, 文方芳, 张雪莲, 赵青春, 郭建明, 廖洪, 刘自飞, 朱文, 韩宝, 葛瑶科, 廖上强, 卢静. 田块尺度设施菜田土壤健康评价方法的初步构建与应用[J]. 中国农学通报, 2022, 38(7): 74-79. |
[4] | 丁琪洵, 汤萌萌, 李子杰, 江文娟, 张学伟, 马友华. 涡阳县高标准农田耕地质量等级评价研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(4): 46-52. |
[5] | 姜玉琴, 谢先进, 黄达. 耕地质量对耕地生产力的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(3): 75-80. |
[6] | 潘雪, 蔡立群, 董博, 乜光昀. 平川区耕地质量等级及养分特征分析研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(29): 118-128. |
[7] | 桂苗, 汪甜甜, 马友华. 合肥市农田土壤质地空间特征分析与耕地质量提升[J]. 中国农学通报, 2022, 38(25): 114-119. |
[8] | 钟存, 魏鹏, 张海静. “气候好”农产品贵德软梨评价指标研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(23): 88-94. |
[9] | 黄敏, 布卡·欧尔娜, 宋梅, 杜晶, 毛鹏志, 李泽民. 新疆奎屯垦区加工番茄品种多性状综合评价[J]. 中国农学通报, 2022, 38(19): 25-29. |
[10] | 李志芳, 沈新磊, 王锐. 漯河市耕地质量等别划分与评价[J]. 中国农学通报, 2021, 37(9): 79-84. |
[11] | 高飞, 崔增团, 贾蕊鸿, 郭世乾. 甘肃省休耕试点区域主要技术模式及实施效果[J]. 中国农学通报, 2021, 37(20): 93-97. |
[12] | 任艳敏, 郜允兵, 刘玉. 耕地质量空间插值方法的研究进展与展望[J]. 中国农学通报, 2021, 37(12): 45-50. |
[13] | 陈朝, 陈进栋, 吴乐芹, 于海彬, 王琦, 刘婷, 邓南荣. 基于ModelBuilder的垦造水田耕地质量等别评价[J]. 中国农学通报, 2021, 37(11): 71-78. |
[14] | 张静怡, 马佳. 现代都市农业发展水平评价研究[J]. 中国农学通报, 2020, 36(26): 159-164. |
[15] | 罗朋,翟登攀. 农村饮水安全定量评价方法研究综述[J]. 中国农学通报, 2019, 35(36): 150-154. |
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