永久基本農(nóng)田保護(hù)片區(qū)智能識(shí)別系統(tǒng)iZone的建立與應(yīng)用

馬世發(fā)，吳楷釗，勞春華，鐘遠(yuǎn)軍，張 婷，黃 韜

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永久基本農(nóng)田保護(hù)片區(qū)智能識(shí)別系統(tǒng)iZone的建立與應(yīng)用

馬世發(fā)1，吳楷釗1，勞春華2※，鐘遠(yuǎn)軍1，張 婷1，黃 韜1

（1. 廣東省國(guó)土資源技術(shù)中心，廣州 510075；2. 廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，廣州 510520）

永久基本農(nóng)田劃定是當(dāng)前國(guó)土資源管理一項(xiàng)十分重要而緊迫的任務(wù)，其對(duì)維護(hù)糧食安全和控制城鎮(zhèn)無(wú)序增長(zhǎng)具有重要意義。永久基本農(nóng)田劃定不僅要滿足耕地質(zhì)量較高而且還要集中連片，更需要協(xié)調(diào)城鎮(zhèn)化矛盾。因此，如何從土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫(kù)中提取永久基本農(nóng)田保護(hù)圖斑實(shí)際上是一個(gè)復(fù)雜的空間數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程。研究利用農(nóng)用地分等成果定義保護(hù)片區(qū)質(zhì)量，利用元胞自動(dòng)機(jī)模擬分析土地利用矛盾，利用種子擴(kuò)充算法進(jìn)行保護(hù)片區(qū)搜索，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行耕地保護(hù)壓力預(yù)警?；贑#和ArcEngine10.1將多種空間數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行集成，構(gòu)成了面向全域永久基本農(nóng)田識(shí)別的智能系統(tǒng)工具包iZone，并在廣東省高要區(qū)金利鎮(zhèn)進(jìn)行實(shí)例應(yīng)用。研究表明，iZone能按既定規(guī)則從土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫(kù)中提取保護(hù)圖斑，有效避免了人為劃定的過(guò)多主觀性，并且能獲得與人工方案相當(dāng)乃至更好的表現(xiàn)。iZone利用復(fù)雜地理計(jì)算技術(shù)進(jìn)行永久基本農(nóng)田智能識(shí)別，可提高永久基本農(nóng)田劃定工作的科學(xué)性。

土地利用；區(qū)劃；識(shí)別；永久基本農(nóng)田；農(nóng)用地利用等別；元胞自動(dòng)機(jī)；種子搜索；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引 言

2015年3月30日，中國(guó)國(guó)土資源部聯(lián)合農(nóng)業(yè)部下發(fā)了《關(guān)于切實(shí)做好106個(gè)重點(diǎn)城市周邊永久基本農(nóng)田劃定工作有關(guān)事項(xiàng)的通知》，部署了106個(gè)重點(diǎn)城市周邊永久基本農(nóng)田劃定任務(wù)及要求[1]。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步要求全國(guó)于2016年底全面推進(jìn)全域永久基本農(nóng)田劃定工作。實(shí)際上，永久基本農(nóng)田劃定并不是一項(xiàng)新的命題，只不過(guò)是在新形勢(shì)下通過(guò)“永久”這種強(qiáng)化政策以應(yīng)對(duì)城鎮(zhèn)工業(yè)化和糧食安全風(fēng)險(xiǎn)[2-3]。因此，永久基本農(nóng)田劃定本質(zhì)上還是農(nóng)田保護(hù)問(wèn)題。

基本農(nóng)田保護(hù)一直是農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，中國(guó)長(zhǎng)期以來(lái)堅(jiān)持的基本農(nóng)田保護(hù)政策在維護(hù)區(qū)域糧食安全等方面發(fā)揮了重要作用[4]。關(guān)于基本農(nóng)田保護(hù)，數(shù)量是底線，核心在質(zhì)量，關(guān)鍵需落實(shí)。因此，相關(guān)科學(xué)研究主要圍繞耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)展開(kāi)[5-7]，目標(biāo)是通過(guò)對(duì)影響耕地質(zhì)量的多種因素進(jìn)行集成分析，進(jìn)而為判別各個(gè)地塊是否納入保護(hù)區(qū)提供依據(jù)。隨著農(nóng)用地分等在中國(guó)全面開(kāi)展，基本農(nóng)田劃定可直接將分等成果作為評(píng)價(jià)保護(hù)質(zhì)量信息的主要依據(jù)[8-9]?？傮w來(lái)說(shuō)，不論是單純進(jìn)行耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)[10]，還是綜合考慮其生態(tài)特性[11]，其都可以歸類(lèi)為綜合評(píng)價(jià)，只是采用的指標(biāo)和方法各不相同而已。

雖然耕地質(zhì)量是決定基本農(nóng)田保護(hù)格局的核心，但實(shí)際劃定還需要考慮更為復(fù)雜的因素，諸如協(xié)調(diào)城鎮(zhèn)空間增長(zhǎng)、保護(hù)格局集中連片等等。目前，相關(guān)研究在片區(qū)識(shí)別[12]、產(chǎn)能核算[13]，城鎮(zhèn)周邊協(xié)調(diào)[14]等方面做了相關(guān)探討。雖然也有從GIS角度開(kāi)發(fā)建設(shè)永久基本農(nóng)田識(shí)別系統(tǒng)[15]，但現(xiàn)有系統(tǒng)主要利用基本的GIS空間分析作為技術(shù)支撐手段，如何利用地理空間建模的方式構(gòu)建一個(gè)定量可計(jì)算的分析工具以滿足當(dāng)前全域永久基本農(nóng)田的劃定還需拓展。本文根據(jù)國(guó)土資源部關(guān)于永久基本農(nóng)田劃定的相關(guān)技術(shù)要求，基于元胞自動(dòng)機(jī)、種子搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜地理計(jì)算技術(shù)研發(fā)了iZone工具包，用于協(xié)助全域永久基本農(nóng)田劃定及成果審查。

1 iZone系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 iZone系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)

基本農(nóng)田劃定是一個(gè)系統(tǒng)性的工程，總體可以概括為“數(shù)量保障是底線，質(zhì)量平衡是原則，空間協(xié)調(diào)是關(guān)鍵，集中連片是要求”等四大方面[16]，具體分析如下：

1）保護(hù)高質(zhì)量的耕地

永久基本農(nóng)田保護(hù)片區(qū)的劃定不僅要滿足最基本的數(shù)量要求，更重要的是要滿足質(zhì)量要求[17]，故耕地質(zhì)量是判定地塊保護(hù)與否的核心要素[18]。耕地質(zhì)量主要由農(nóng)田地塊的地理?xiàng)l件、灌溉排水條件、土壤有機(jī)質(zhì)等多種因素決定[19]。通過(guò)對(duì)這些要素的綜合評(píng)價(jià)，可以評(píng)估耕地質(zhì)量，進(jìn)而為基本農(nóng)田保護(hù)空間定位提供直接依據(jù)[20]。同時(shí)，耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)也可以為基本農(nóng)田地塊調(diào)整堅(jiān)守質(zhì)量平衡提供數(shù)據(jù)支撐[21]。

2）協(xié)調(diào)城鎮(zhèn)化空間增長(zhǎng)

基本農(nóng)田保護(hù)的根本原因在于土地利用存在矛盾，但城鎮(zhèn)工業(yè)化侵占部分耕地實(shí)際上難以避免，且城市周邊的農(nóng)田被侵占的風(fēng)險(xiǎn)也最高[22]。因此，永久基本農(nóng)田劃定時(shí)，一方面需要考慮耕地質(zhì)量限制城鎮(zhèn)化無(wú)序發(fā)展，但也應(yīng)該為城鎮(zhèn)化發(fā)展預(yù)留必要的空間。如果完全因保護(hù)而導(dǎo)致城鎮(zhèn)空間格局支離破碎，則這種保護(hù)也是沒(méi)意義的。因此，永久基本農(nóng)田劃定需要兼顧保護(hù)與發(fā)展。研究表明，元胞自動(dòng)機(jī)等模型可以較好地預(yù)測(cè)未來(lái)城市空間增長(zhǎng)格局[23]，可用于排除被侵占概率大的耕地，但完全排除則降低了高質(zhì)量農(nóng)田保護(hù)對(duì)城市無(wú)序蔓延的限制性功能[24]，因此城鎮(zhèn)周邊還必須劃定必要的永久基本農(nóng)田。城鎮(zhèn)周邊永久基本農(nóng)田劃定與否是一個(gè)復(fù)雜的博弈選擇結(jié)果，不能簡(jiǎn)單地用耕地質(zhì)量與城鎮(zhèn)發(fā)展概率進(jìn)行閾值分割，需要在相關(guān)原則指導(dǎo)下經(jīng)過(guò)地方政府的博弈而確定。

3）集中連片與坡度限制

集中連片是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營(yíng)的必備條件。實(shí)際上，每個(gè)保護(hù)片區(qū)由若干土地利用圖斑構(gòu)成，而圖斑的數(shù)量、形態(tài)和破碎度對(duì)片區(qū)形態(tài)具有重要影響[25]。研究表明，借助景觀生態(tài)學(xué)原理可對(duì)農(nóng)田景觀格局進(jìn)行評(píng)價(jià)[26]。保護(hù)片區(qū)的自動(dòng)識(shí)別可利用種子搜索算法，以田塊之間的距離為閾值，結(jié)合景觀指數(shù)進(jìn)行判斷，將距離小于給定的閾值且能成片的地塊通過(guò)遞歸判斷劃入到同一個(gè)保護(hù)子區(qū)中。此外，坡耕地是導(dǎo)致水土流失等生態(tài)問(wèn)題的重要原因之一，如大于25°的坡耕地不宜劃入永久基本農(nóng)田。

1.2 iZone系統(tǒng)的運(yùn)行步驟

根據(jù)永久基本農(nóng)田劃定的目標(biāo)與要求，iZone系統(tǒng)運(yùn)行的核心模型架構(gòu)如圖1所示，主要流程如下：

第一步：從土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)中提取耕地和城鎮(zhèn)圖斑。其中，耕地圖斑保留坡度屬性，并利用農(nóng)用地分等成果中的國(guó)家綜合利用等給耕地圖斑添加質(zhì)量信息。由于農(nóng)用地分等與土地利用變更調(diào)查具有時(shí)間上的不一致性，對(duì)于耕地質(zhì)量信息缺少的圖斑默認(rèn)為空值處理；

第二步：利用泰森多邊形對(duì)形狀不規(guī)則、大小各異的耕地圖斑進(jìn)行切片標(biāo)準(zhǔn)化處理，切片需要記錄現(xiàn)狀土地利用圖斑編號(hào)且進(jìn)行面積平差處理，在確保耕地圖斑可比的同時(shí)能對(duì)切片進(jìn)行合并；

第三步：從基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)中提取城市擴(kuò)張影響因子，如地形坡度、交通條件等，結(jié)合第一步提取的城鎮(zhèn)數(shù)據(jù)，利用元胞自動(dòng)機(jī)模型進(jìn)行城鎮(zhèn)增長(zhǎng)模擬，得到指定面積規(guī)模的城鎮(zhèn)空間格局；

第四步：將耕地切片數(shù)據(jù)與城鎮(zhèn)增長(zhǎng)模擬格局進(jìn)行空間疊加分析，排除可能被城市侵占的田塊，生成基本農(nóng)田候選數(shù)據(jù)A；

第五步：對(duì)基本農(nóng)田候選數(shù)據(jù)A進(jìn)行專家決策修正，包括人工排除或添加指定田塊，形成博弈選擇后的基本農(nóng)田候選數(shù)據(jù)B；

第六步：將基本農(nóng)田候選數(shù)據(jù)B與城鎮(zhèn)周邊已劃入的基本農(nóng)田數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，形成基本農(nóng)田候選數(shù)據(jù)C。

第七步：用種子擴(kuò)充搜索算法對(duì)基本農(nóng)田候選數(shù)據(jù)C的每個(gè)圖斑進(jìn)行遞歸搜索，形成滿足條件的永久基本農(nóng)田保護(hù)片塊。其中，城鎮(zhèn)周邊已劃入永久基本農(nóng)田的耕地圖斑必須入選。

第八步：對(duì)第七步的搜索結(jié)果按土地利用現(xiàn)狀圖斑編號(hào)對(duì)切片進(jìn)行合并，并對(duì)方案進(jìn)行評(píng)估和對(duì)比，最終完成永久基本農(nóng)田識(shí)別。

1.3 iZone系統(tǒng)的核心技術(shù)

1）耕地泰森多邊形切片

農(nóng)田保護(hù)與城鎮(zhèn)增長(zhǎng)空間矛盾分析主要利用GIS空間疊置分析功能，包括裁剪（cut）和識(shí)別（identify）等模式。矛盾分析用于表明未來(lái)城鎮(zhèn)增長(zhǎng)是否會(huì)侵占此塊耕地而非一定侵占，故不適用于裁剪功能。然而，identity過(guò)程可能存在一大塊耕地只被侵占一小部分而整體被排除的現(xiàn)象。如圖2所示，如果耕地圖斑沒(méi)有進(jìn)行切片標(biāo)準(zhǔn)化處理，則其與城鎮(zhèn)化模擬格局疊置分析時(shí)耕地會(huì)整體被排除。為消除這種不合理的空間分析過(guò)程，iZone先對(duì)面積較大的耕地單元進(jìn)行內(nèi)部隨機(jī)泰森多邊形切片處理，切片后的耕地單元再進(jìn)行地類(lèi)面積平差，并保留原圖斑編號(hào)，形成新的耕地單元圖層，進(jìn)而保證空間疊置分析合理。關(guān)于面積較大的耕地圖斑及其切片泰森多邊形個(gè)數(shù)屬于一個(gè)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，可自行調(diào)整。理論上，切片越小越有利于空間矛盾分析，但切片過(guò)小會(huì)無(wú)謂的增加系統(tǒng)計(jì)算量。iZone根據(jù)國(guó)土資源管理部門(mén)的經(jīng)驗(yàn)，將默認(rèn)值設(shè)為大于2萬(wàn)m2的耕地圖斑即需切片，切片泰森多邊形個(gè)數(shù)按最小閾值的整數(shù)倍進(jìn)行估計(jì)。

2）城鎮(zhèn)空間增長(zhǎng)模擬

城鎮(zhèn)空間格局與地形、交通等要素的分布具有較高的空間相關(guān)性，故可以通過(guò)地理空間建模的方式進(jìn)行模擬[27]，模擬結(jié)果可識(shí)別城鎮(zhèn)化過(guò)程可能會(huì)侵蝕哪些耕地，進(jìn)而為空間矛盾分析提供依據(jù)[28]。如果用回歸模型解釋這種空間驅(qū)動(dòng)機(jī)制，則模擬城鎮(zhèn)增長(zhǎng)的元胞自動(dòng)機(jī)模型可以定義為

式中p用于表示土地單元于時(shí)刻的開(kāi)發(fā)概率；x是一系列空間驅(qū)動(dòng)變量在單元的取值狀況，如距離變量等，=1,2,3…,；和b表示這些驅(qū)動(dòng)變量的驅(qū)動(dòng)力系數(shù)，可以用邏輯回歸模型進(jìn)行樣本訓(xùn)練獲??；W表示單元在時(shí)刻的鄰域相互作用，可以用開(kāi)發(fā)密度表示；C表示限制性條件，如保護(hù)區(qū)等政策禁止區(qū)不能開(kāi)發(fā)；R是一個(gè)隨機(jī)變量，用于表達(dá)模擬過(guò)程的中的不確定性。

3）農(nóng)田斑塊規(guī)整度計(jì)算

耕地單元形狀越規(guī)則越有利于現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)耕作，故永久基本農(nóng)田片區(qū)識(shí)別需要考慮規(guī)整度，其計(jì)算模式一般是利用圖斑的面積與其最小外接矩形面積進(jìn)行比值。理論上，斑塊形態(tài)越規(guī)則，其越接近參考矩形，比值也越大。在普通GIS分析工具中，外接矩形通常按坐標(biāo)軸正南正北提取，這種方式不能表達(dá)真實(shí)耕地圖斑地理空間軸向分布情況。因此，iZone采用最大橫軸外接矩形度量斑塊規(guī)整度[29]，主要計(jì)算原理為先求解圖斑的最小外接矩形，然后求該矩形的最大橫切對(duì)角線，以該對(duì)角線為軸線將圖斑旋轉(zhuǎn)到與坐標(biāo)軸平行，進(jìn)而求得旋轉(zhuǎn)后的外接矩形，最后將該外接矩形還原得到圖斑的最大橫軸外接矩形（圖3）。

4）種子擴(kuò)充片區(qū)搜索

種子搜索是圖象圖形學(xué)中常用的片區(qū)識(shí)別方法[30]，基于種子搜索原理的基本農(nóng)田保護(hù)片區(qū)主要識(shí)別過(guò)程如圖4所示。

基本農(nóng)田保護(hù)片區(qū)識(shí)別主要包括以下幾個(gè)步驟：

①對(duì)基本農(nóng)田候選數(shù)據(jù)C的所有圖斑按耕地質(zhì)量由高到低排序。

②對(duì)于每一個(gè)圖斑，首先判斷其是否已劃入基本農(nóng)田，如果已經(jīng)劃入，則進(jìn)行下一個(gè)圖斑判斷。如果沒(méi)有劃入，則判斷該圖斑是否滿足坡度條件或者是否是必須劃入基本農(nóng)田。如果否，則進(jìn)行下一個(gè)圖斑判斷；否則，建立新的農(nóng)田片區(qū)，并將該圖斑劃入到該片區(qū)中。

③以該圖斑為種子，搜索指定距離（一般小于30 m）范圍內(nèi)的圖斑。如果沒(méi)有搜索到新的圖斑，則該片區(qū)搜索完成。如果搜索到新的圖斑，則逐一判斷搜索到的圖斑是否已劃入基本農(nóng)田。如果已劃入，則不作處理。如果沒(méi)有劃入，則判斷該圖斑是否滿足坡度條件且耕地質(zhì)量與種子質(zhì)量相近（兩者質(zhì)量之差在指定的閾值內(nèi)），或者是否必須劃入基本農(nóng)田。如果否，則不作處理。如果是，則判斷已識(shí)別的基本農(nóng)田面積是否小于指定的面積。如果是，則將該圖斑加入到待搜索圖斑集合中，并將該圖斑劃入到基本農(nóng)田，且與搜索種子位于同一個(gè)片區(qū)。如果否，則表示已經(jīng)完成所有基本農(nóng)田識(shí)別與片區(qū)劃分。

④如果已識(shí)別基本農(nóng)田面積小于指定面積，且待搜索圖斑集合中有圖斑，則對(duì)于待搜索圖斑集合中的每一個(gè)圖斑，進(jìn)行第③步操作。

經(jīng)過(guò)以上4步的遞歸操作，可以識(shí)別出指定面積規(guī)模的永久基本農(nóng)田，并自動(dòng)搜索保護(hù)片區(qū)。

5）保護(hù)壓力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

研究表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是十分有效的非線性關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘方法，其在違法用地監(jiān)測(cè)預(yù)警等方面具有較好的應(yīng)用表現(xiàn)[31]。根據(jù)影響農(nóng)田流失的相關(guān)空間因素，可建立城鎮(zhèn)化過(guò)程發(fā)展概率預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而達(dá)到農(nóng)田流失風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的目的，模型運(yùn)行原理如圖5所示。

2 iZone的實(shí)現(xiàn)與案例應(yīng)用

2.1 iZone的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

基于Windows平臺(tái)，利用ArcEngine 10.1提供的組件和C#語(yǔ)言進(jìn)行系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。iZone將數(shù)據(jù)預(yù)處理、城鎮(zhèn)化過(guò)程空間協(xié)調(diào)、片區(qū)的自動(dòng)識(shí)別、保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警以及結(jié)果綜合評(píng)估等進(jìn)行了一站式集成，其用于人機(jī)交互的軟件界面如圖6所示。永久基本農(nóng)田智能識(shí)別系統(tǒng)總體架構(gòu)按照分層架構(gòu)的設(shè)計(jì)思想，從邏輯上劃分為4個(gè)層次，即數(shù)據(jù)層、模型層、功能層和界面層。最底層為數(shù)據(jù)層，為整個(gè)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)支撐；數(shù)據(jù)層往上為模型層，模型層中集成了滿足系統(tǒng)功能需要的模型，各個(gè)模型獨(dú)立封裝，同時(shí)可相互調(diào)用。模型層往上為功能層，由系統(tǒng)所能提供的具體功能組成；最頂層為界面層，為用戶提供操作界面。每一層次的設(shè)計(jì)都以永久基本農(nóng)田智能識(shí)別和審查為導(dǎo)向，每一項(xiàng)功能的實(shí)現(xiàn)都采用了“高內(nèi)聚、低耦合”的設(shè)計(jì)原則，簡(jiǎn)化功能之間的相互依賴性，實(shí)現(xiàn)“工具箱”式的功能系統(tǒng)。

2.2 案例應(yīng)用與結(jié)果分析

研究選擇金利鎮(zhèn)進(jìn)行應(yīng)用示范。金利鎮(zhèn)位于廣東省肇慶市高要區(qū)東部，是肇慶市與珠江三角洲發(fā)達(dá)地區(qū)聯(lián)系的一個(gè)重要門(mén)戶。金利鎮(zhèn)總面積162 km2，轄19個(gè)村委會(huì)和13個(gè)社區(qū)居委會(huì)，常住人口8.3萬(wàn)，外來(lái)人口20多萬(wàn)，是廣東省中心鎮(zhèn)、專業(yè)技術(shù)創(chuàng)新試點(diǎn)鎮(zhèn)，廣肇高速公路（G80）貫通全境，西江黃金水道流經(jīng)全鎮(zhèn)，地理區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯。當(dāng)前，金利城鎮(zhèn)化發(fā)展與基本農(nóng)田保護(hù)矛盾顯著，研究區(qū)具有典型的應(yīng)用示范效果。示范應(yīng)用所需要用到的核心數(shù)據(jù)主要是國(guó)土資源部門(mén)的土地利用調(diào)查和農(nóng)用地分等成果，包括2015年土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)，含地類(lèi)編碼、耕地坡度級(jí)等字段（圖7a）；農(nóng)用地分等數(shù)據(jù)，含綜合利用等字段（圖7b）；以及2015年上交的基本農(nóng)田保護(hù)片區(qū)（包括城鎮(zhèn)周邊永久基本農(nóng)田）備案成果數(shù)據(jù)（圖8b）；其他輔助數(shù)據(jù)主要包括行政區(qū)劃、交通網(wǎng)絡(luò)、河網(wǎng)等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，以上數(shù)據(jù)全部來(lái)源于廣東省基礎(chǔ)地理信息中心。

iZone系統(tǒng)操作步驟如下：1）首先，從土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫(kù)中提取耕地和城鎮(zhèn)圖斑，并將農(nóng)用地綜合利用等屬性更新到耕地圖層；2）其次，對(duì)大于2萬(wàn)m2的耕地圖斑進(jìn)行隨機(jī)泰森多邊形切片，并進(jìn)行地類(lèi)面積平差；3）再次，利用元胞自動(dòng)機(jī)模擬未來(lái)城鎮(zhèn)增長(zhǎng)格局以排除被城鎮(zhèn)化侵占的耕地，但對(duì)于城鎮(zhèn)周邊已劃為永久基本農(nóng)田的耕地須再補(bǔ)錄；4）然后，利用種子搜索算法按30 m鄰近規(guī)則從耕地切片數(shù)據(jù)庫(kù)中自動(dòng)搜索片區(qū)，片區(qū)按現(xiàn)狀圖斑編號(hào)進(jìn)行切片合并后形成最終的保護(hù)方案；5）最后，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型估計(jì)耕地保護(hù)壓力，并對(duì)每個(gè)片區(qū)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，iZone系統(tǒng)識(shí)別的永久基本農(nóng)田格局如圖8a所示。為了客觀評(píng)價(jià)iZone在實(shí)際工程應(yīng)用中的效果，將之與地方政府上交的基本農(nóng)田劃分成果進(jìn)行對(duì)比（圖8b）。地方政府上交的成果可稱之為人工方案，是地方基本農(nóng)田保護(hù)專家根據(jù)坡度限制、質(zhì)量平衡、連片性等永久基本農(nóng)田劃定原則，在ArcGIS等工具支持下，從2015年土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)中人工篩選劃定的格局。若人工方案缺少耕地質(zhì)量信息，則需要先利用農(nóng)用地分等成果對(duì)其進(jìn)行屬性更新，以便方案對(duì)比。

本文選擇了5方面的關(guān)鍵性評(píng)價(jià)指數(shù)（片區(qū)規(guī)整度、耕地質(zhì)量差異、坡耕地情況、耕地保護(hù)壓力以及景觀斑塊個(gè)數(shù)）進(jìn)行定量對(duì)比。其中，片區(qū)規(guī)整度指片區(qū)的面積與其最小橫切外接矩形的比值；耕地質(zhì)量差異主要統(tǒng)計(jì)每個(gè)片區(qū)的農(nóng)用地綜合利用等屬性；坡耕地情況主要統(tǒng)計(jì)片區(qū)的坡度級(jí)屬性；耕地保護(hù)壓力主要是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)耕地流失概率，進(jìn)而可統(tǒng)計(jì)每個(gè)片區(qū)的流失風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行保護(hù)壓力預(yù)警；景觀斑塊個(gè)數(shù)則直接統(tǒng)計(jì)保護(hù)方案片區(qū)個(gè)數(shù)即可。一般情況下，地方政府劃定的格局與上級(jí)下達(dá)的保護(hù)規(guī)模指標(biāo)嚴(yán)格一致，但iZone系統(tǒng)在計(jì)算時(shí)只能保證識(shí)別的規(guī)模等于或大于上級(jí)下達(dá)的指標(biāo)。

為了能對(duì)2套方案形成對(duì)比，可先對(duì)評(píng)價(jià)指數(shù)按片區(qū)平均，對(duì)比結(jié)果如表1所示。總體而言，iZone識(shí)別的片區(qū)比人工劃定的方案要更加規(guī)整，雖然平均利用等基本相當(dāng)，但坡度級(jí)和斑塊數(shù)更少，且耕地流失風(fēng)險(xiǎn)也大為降低。對(duì)比分析表明，iZone挖掘的方案要比人工劃定的格局具有更高的質(zhì)量、更優(yōu)的形態(tài)和更低的保護(hù)壓力。從實(shí)際工程應(yīng)用來(lái)講，iZone系統(tǒng)顯著提高了永久基本農(nóng)田劃定的工作效率，節(jié)省了人工數(shù)據(jù)分析工作量，且定量識(shí)別計(jì)算比人工主觀判斷也要更加科學(xué)。

表1 iZone識(shí)別保護(hù)片區(qū)與人工劃定保護(hù)片區(qū)對(duì)比

3 結(jié) 論

實(shí)例應(yīng)用及對(duì)比試驗(yàn)表明，iZone能按既定規(guī)則從土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘出空間格局較好的保護(hù)片區(qū)方案，在很大程度上可以減少人工干預(yù)。iZone一方面可以為規(guī)劃師提供決策草圖，另一方面也可以輔助管理人員進(jìn)行成果審圖。iZone作為面向全域永久基本農(nóng)田保護(hù)片區(qū)識(shí)別的工具包，也是對(duì)現(xiàn)有GIS平臺(tái)的一個(gè)有效補(bǔ)充。雖然iZone考慮了很多規(guī)則，但依然面臨一些功能不足，尤其在農(nóng)田生態(tài)方面的分析還存在不足，后續(xù)研究還要結(jié)合實(shí)際工程應(yīng)用加以改進(jìn)和完善。

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Establishment and application of iZone system for intelligently identifying preserved zones of permanent prime farmland

Ma Shifa1, Wu Kaizhao1, Lao Chunhua2※, Zhong Yuanjun1, Zhang Ting1, Huang Tao1

(1.,,510075,;2.,, 510520,)

China has fed about 20% of the world population with only 8% of the world land. Actually, the proportion of arable land is much lower than 8% because most of the land is unavailable for agriculture activity, such as mountains, deserts and so on. Since the reform and opening-up policy was proposed in 1978, China has undergone rapid urbanization, which has become a great threat to food security. In this case, Chinese government proposed a new policy about protection of permanent basic farmland in response to the increasing urban growth. It is important and urgent to zone the permanent farmland for restraining the pell-mell urban expansion and improving the protective efficiency, which is of great significance to food security for China. Whether the basic farmland protection is permanent or not, the core problem is to identify which arable land should be protected. In general, the core elements for identifying permanent basic farmland are the quality and the spatial pattern of arable land, which mainly determines the zoning pattern of permanent basic farmland protection. This aims to contradict the conflicts between farmland protection and urban growth. And there are many objectives should be considered when identifying the permanent basic farmland in actual engineering practice. For example, a contiguous pattern is more preferred for modernizing the agricultural sector. Therefore, it is a complex data mining problem to identify and zone permanent basic farmland from land-use status quo database. In this paper, the result of farmland utilization grade was applied to measure the quality of arable land. Cellular automata was further developed to simulate the conflict between farmland protection and urban growth, and then the arable lands located within the simulated growth area can be easily detected and excluded from protection. However, those arable lands around cities and traffic lines with the high quality may be also allowed for urban growth. This may disobey the new policy of farmland protection enacted by government. Whether the arable lands of high quality around cities and traffic lines are protected or not is greatly determined by local government. In order to zone the plausible protection pattern, a seed search algorithm was improved and induced. A series of factors including the quality of arable land, coordinated pattern of urban growth, landscape connectivity of zoned protection area, and topographic constraints were further incorporated to derive the relatively best protection pattern. Moreover, artificial neural network algorithm was used to forecast the protection stress of basic farmland due to the increasing urban expansion. An intelligent zoning tool (iZone) was developed using the component technology of ArcGIS and C#. This tool was used to identify universe basic farmlands with the integration of the above mentioned data mining models. Jinli town of Gaoyao district located in Guangdong province was further selected as a case study area to test the iZone’s performance. The quantitative comparison between the pattern identified by expert’s work and that obtained by iZone was also carried out. Results demonstrated that iZone can retrieve a better protection pattern of permanent basic farmland from land-use status quo database, which can efficiently avoid the subjectivity of artificial work. iZone can identify the permanent basic farmland under the support of complex geographic computation technologies. It is of some practicability in decision-making for permanent basic farmland protection.

land use; zoning; identification; permanent prime farmland; farmland utilization grade; cellular automata; seed searching; artificial neural network

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.02.038

P208

A

1002-6819(2017)-02-0276-07

2016-08-23

2016-12-17

廣東省國(guó)土資源科研項(xiàng)目（GDGTKJ2016005）；中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目（2016M602439）

馬世發(fā)，博士，主要從事國(guó)土資源監(jiān)測(cè)及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用研究。廣州，廣東省國(guó)土資源技術(shù)中心，510075。Email：whuma@163.com

勞春華，博士，講師，主要從事GIS應(yīng)用及國(guó)土資源管理研究。廣州，廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，510520。Email：chanverlao@qq.com

馬世發(fā)，吳楷釗，勞春華，鐘遠(yuǎn)軍，張 婷，黃 韜. 永久基本農(nóng)田保護(hù)片區(qū)智能識(shí)別系統(tǒng)iZone的建立與應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(2)：276－282. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.02.038 http://www.tcsae.org

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