關于遙感技術在高標準農田建設中的應用探討

摘 要：隨著遙感技術的不斷進步，其在農業領域的應用越來越廣泛，為高標準農田建設提供了新的思路和方法。探討了遙感技術在高標準農田建設中的應用，具體包括土地資源評估、農田規劃、作物監測及農業災害管理中遙感技術的應用優勢，提出了遙感技術在高標準農田建設中的應用策略，并分析了遙感信息提取與計算方法，為高標準農田建設效率的提高提供參考。

關鍵詞：遙感技術；高標準農田；土地資源；數據分析

中圖分類號：S29 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）09–00-03

高標準農田建設是提升農業生產力和保障糧食安全的關鍵舉措。隨著全球人口增長和城市化進程加快，對農業生產的要求不斷提高，如何實現高效、可持續的農業發展成為研究的重要方向。近年來，作為一種高效的數據采集和分析工具，遙感技術已在農業領域顯示出其獨特的優勢。遙感技術能夠通過衛星或航空傳感器獲取大范圍、高分辨率的地面數據，為農田建設提供精確的信息支持。遙感技術在高標準農田建設中的應用涵蓋多個方面，包括土地資源評估、農田規劃、作物監測等。在土地資源評估中，遙感技術能夠獲取土壤特性、氣候條件和地形地貌等信息，這些數據對農田的選址和優化具有重要意義。在農田規劃中，遙感數據幫助分析土地的適宜性，制定科學的種植方案，提高土地利用效率。在作物監測方面，遙感技術通過分析作物生長狀況、健康狀況和生產能力，提供及時的農業管理決策支持。

1 遙感技術在高標準農田建設中的應用

1.1 土地資源評估

遙感技術在土地資源評估中的應用主要依賴于衛星影像和航空攝影數據，獲取的遙感數據通過不同波段的電磁波反射反映地表特征[1-2]。具體來說，遙感技術可以通過光譜分析識別土壤類型、評估土壤肥力及檢測土壤濕度。例如，歸一化植被指數（NDVI）可以用于分析土壤的綠植覆蓋情況，進而推測土壤的健康狀態。高分辨率影像能夠揭示土壤的不同成分和結構，通過遙感數據與土壤樣品的實地驗證相結合，能準確評估土壤的物理和化學性質。此外，遙感技術還可以提供地形地貌信息，幫助識別水土流失區、濕地及侵蝕區域，結合數字高程模型（DEM），可以對土地的坡度、坡向進行分析，這些信息對土地資源的合理規劃和管理具有重要意義。

1.2 農田規劃

農田規劃涉及土地的合理利用和布局優化，遙感技術提供了大范圍、高分辨率的地表信息，為農田規劃提供了科學依據。利用遙感影像，可以分析地塊的形狀、面積、鄰近環境及基礎設施條件。遙感技術中的影像分類技術（最大似然分類、支持向量機分類等）能夠精確分類影像中的土地類型，從而確定最適合的土地利用模式。遙感數據還可用于規劃農田水利系統，如通過分析地形起伏與水流路徑，優化灌溉系統的布局，且遙感技術結合地理信息系統（GIS）可以對農田進行空間分析，完善作物輪作制度，制定合理的施肥和灌溉方案，確保土地資源的可持續利用[3-5]。

1.3 作物監測

在農業應用領域，利用遙感影像可獲取作物生長的空間分布信息，可以實時監測作物的健康狀態、長勢變化及生長階段。遙感技術中的植被指數（NDVI、EVI等）是評估作物生長情況的關鍵指標，能夠反映作物的葉面積指數、光合有效輻射吸收等生長信息。此外，多光譜和高分辨率影像能夠監測作物的病蟲害發生情況，如通過色彩變化檢測作物的葉片黃化或萎縮情況。遙感技術還支持作物產量預測，通過分析生長曲線和氣象數據，可以預測作物的成熟期和潛在產量，采集的信息有助于精準施肥、灌溉和病蟲害防治，提高作物的產量和品質。

1.4 農業災害管理

遙感技術在農業災害管理中的應用主要體現在災害監測、損失評估和災后恢復。遙感影像能夠在災害發生后迅速獲取受災區域的情況，為應急管理提供實時數據，在洪水災害中，通過分析衛星影像中的水體變化，可以評估洪水的擴散范圍和影響程度。在干旱或鹽堿化問題中，遙感技術可以監測土壤的濕度變化，評估干旱對作物生長的影響。此外，遙感技術還能夠評估災后恢復情況，通過影像分析判斷土壤修復效果和作物恢復進度，結合遙感數據與地面調查結果，制定科學的災后恢復和重建計劃，提高農業生產的韌性和恢復能力[6]。

2 遙感技術在高標準農田建設中的運用策略

2.1 數據源的處理與校正

遙感技術依賴于高質量的數據源來進行精確分析和決策。在獲取遙感數據后，數據處理和校正是確保數據準確性和可靠性的關鍵步驟。遙感數據處理主要包括輻射校正、幾何校正和大氣校正。

第一，輻射校正旨在消除傳感器響應和環境因素對影像的影響。遙感影像通常受到傳感器噪聲、傳輸系統不一致性和大氣散射的影響。輻射校正通過將影像中的像素值轉換為實際的地表輻射值，從而消除這些影響。第二，幾何校正是確保遙感影像的空間準確性，確保影像與實際地理位置的一致性，幾何校正通過配準影像到地球表面的實際坐標系統，糾正影像中的幾何畸變。第三，大氣校正則旨在修正大氣對遙感數據的影響。大氣校正通過使用大氣輻射傳輸模型（如6S、MODTRAN）估算和消除這些影響，從而獲取實際的地表反射率。大氣校正可以利用地面氣象數據和傳感器的觀測條件進行。

2.2 土地分類與適宜性評估

高標準農田土地分類與適宜性評估是基礎性工作，土地分類與適宜性評估能夠為合理規劃土地利用提供科學依據，遙感技術通過獲取大范圍的地表信息，并結合地面實測數據，進一步將地表劃分為不同的土地利用類型。常用的分類方法包括監督分類和無監督分類。監督分類需要提供訓練樣本，利用分類器（最大似然分類、支持向量機、隨機森林等）對影像進行分類。這些方法可以根據樣本數據建立分類模型，進而對整個影像進行分類。

結合土壤、氣候、地形等信息，進行綜合評估。遙感數據中的植被指數（如NDVI、EVI）可以用于評估土壤肥力和作物生長潛力。利用多準則決策分析（MCDA），將遙感數據與地面數據相結合，建立適宜性評估模型。常用的MCDA方法包括層次分析法（AHP）、加權線性組合（WLC）等，這些方法可以將不同指標進行綜合評估，得出土地的適宜性等級。

2.3 動態監測作物生長

遙感技術在動態監測作物生長方面的應用，能夠實時獲取作物生長的空間分布和變化情況，為農業管理提供數據支持。動態監測主要依賴于遙感影像中的植被指數和生長模型。

植被指數（如NDVI、EVI）是反映作物生長狀態的重要指標。NDVI通過計算紅光和近紅外光的反射率差異評估植被的健康狀況。作物生長模型結合遙感數據和氣象數據進行作物生長模擬和預測。常見的模型包括作物生產模型（如CERES、DSSAT）和生物物理模型。這些模型可以利用遙感數據中的植被指數、氣象數據及土壤數據，對作物的生長階段、產量進行預測。對不同時間點的遙感數據進行分析，能夠監測作物的生長動態，及時發現生長問題并進行調整。

2.4 災害監測與評估

災害監測與評估主要包括災害檢測、影響評估和恢復監測，災害檢測通過遙感影像中的變化檢測技術，及時識別災害發生情況。變化檢測技術包括影像差異分析和變化指數分析。影像差異分析通過比較災前災后的影像，識別出變化區域。

此外，恢復監測通過遙感數據跟蹤災后恢復情況，評估恢復措施的效果。恢復監測包括對植被恢復、土壤修復和基礎設施重建的評估。通過對比災后不同時間點的遙感影像，監測植被覆蓋率的變化、土壤濕度的恢復情況等，制定進一步的恢復措施，遙感技術能夠提供長期的監測數據，幫助調整恢復策略，實現農業的可持續發展。

3 高標準農田建設中遙感信息的提取方法

3.1 面向對象的分類方法

面向對象的分類方法是一種基于圖像對象而非單一像素進行圖像分類的技術，被廣泛應用于高標準農田建設中的遙感信息提取，通過將遙感影像劃分為具有相似特征的對象（或區域），分類精度和準確性得到顯著提升，特別是在復雜地形和地物類型的識別中表現優越。

面向對象的分類方法需要將遙感影像分割成具有相似光譜、紋理、形狀和上下文特征的對象，該過程稱為影像分割。影像分割可以采用多尺度分割方法，根據不同尺度的特征進行分割。分割算法通常基于圖像的光譜信息、紋理特征和對象的形狀及邊界。常用的分割算法包括均值漂移分割和區域生長分割等。在影像分割后，需要從每個圖像對象中提取各種特征，用于后續的分類。特征提取包括光譜特征、紋理特征、形狀特征和上下文特征。光譜特征基于對象的光譜反射率值，紋理特征基于對象的紋理模式，形狀特征包括對象的形狀和邊界信息，上下文特征涉及對象與周圍環境的關系。需要對分類結果進行后處理以提高結果的準確性和一致性。

3.2 基于反演的遙感信息提取

3.2.1 土壤濕度反演

土壤濕度是影響作物生長和農田管理的重要因素。在遙感數據中，如合成孔徑雷達（SAR）影像，能夠用于土壤濕度的反演。SAR影像中的散射強度與土壤濕度有較強的相關性。常用的反演方法包括物理模型反演和經驗模型反演。物理模型（如水分散射模型）基于土壤的電磁特性，模擬土壤濕度對SAR信號的影響。經驗模型（如回歸分析）則通過建立土壤濕度與SAR信號之間的回歸關系進行反演。

3.2.2 作物生長參數反演

作物生長參數，如葉面積指數（LAI）、干物質積累（DMA）等，直接影響作物的生長和產量。利用遙感數據和生物物理模型（如作物生長模型），可以反演這些參數。常見的模型包括PROSAIL模型，它結合了植被光譜和生物物理特性，通過對遙感數據的反演計算出作物的葉面積指數和干物質積累。反演得到的參數可以用于預測作物的生長趨勢和產量，為農業管理提供決策支持。

3.2.3 數據融合

為了提高反演精度，可以將多源遙感數據進行融合。結合光學影像、雷達影像和氣象數據，利用數據融合技術（如多傳感器數據融合），可以獲得更全面的地表信息。數據融合方法可以包括加權平均、主成分分析等，綜合不同數據源的優勢，提升反演結果的準確性。

4 高標準農田遙感指標識別計算方法

4.1 自然因素指標計算

自然因素指標包括氣候條件和地形地貌指標，氣候條件包括溫度、降水量、濕度等，相關因素直接影響作物的生長和農田的管理。遙感數據可以被用于監測和分析這些氣候條件。地表溫度是通過遙感輻射定標和大氣校正后獲得的，能夠反映地表溫度的變化。結合長期氣候數據，可以評估溫度對作物生長的影響。地形地貌影響水土流失、灌溉效率和作物種植。利用數字高程模型（DEM）進行地形分析，通過DEM數據計算地形坡度和坡向。這些信息對評估水土流失風險和選擇適宜的灌溉方式至關重要。坡度的計算使用梯度算法，坡向的計算則基于地形的方位角度，在此基礎上的TWI是評估地形水分積累的指標，通過DEM數據計算。該指數結合坡度和流域面積信息，被用于評估地形對水分的影響，從而優化土壤管理和水資源分配。

4.2 經濟因素指標計算

經濟因素指標計算涉及對農田建設的經濟效益進行量化分析。應用遙感技術結合經濟數據，可以評估土地利用效益、投入產出比等經濟指標，指導農田規劃和管理，經濟因素指標的評估如下。（1）土地利用效益分析。土地利用效益的評估包括對土地利用類型和生產能力的分析。遙感數據提供了土地覆蓋和土地利用的信息，這些信息與經濟數據相結合，能夠評估不同土地利用類型的經濟效益。（2）作物種植效益。通過遙感影像監測作物的種植面積和生長狀況。結合農業經濟數據（如作物產量、市場價格），計算作物種植的經濟效益。常用的方法包括經濟分析模型，通過作物產量和市場價格估算總收益，再減去投入成本，得到凈收益。（3）土地利用變化分析。利用遙感影像進行土地利用變化檢測，分析土地利用變化對經濟效益的影響，變化檢測可以使用影像差異法和變化指數法，計算不同時間點的土地利用變化，并評估其經濟影響。

4.3 區位因素指標計算

區位因素指標計算涉及對農田的地理位置、交通條件、市場接近度等進行分析。這些因素直接影響農田的生產效率和經濟效益。遙感數據可用于評估交通基礎設施的覆蓋情況和運輸網絡的分布，利用遙感影像中的道路網絡數據，評估農田與主要市場、加工廠、供應鏈的距離，通過網絡分析方法（如最短路徑分析），計算運輸成本和時間。

一方面，可以分析交通基礎設施（如公路、鐵路）的空間分布，結合遙感數據中的基礎設施信息，評估交通的便利性。另一方面，市場接近度影響農產品的銷售和經濟效益。將遙感數據與市場信息相結合，分析農田與主要市場的距離和可達性，在此基礎上利用遙感數據中的商業區域信息，評估農田與主要市場的距離。結合市場價格和需求數據，分析市場接近度對農田經濟效益的影響。此外，應用空間分析技術，評估農田的可達性?？紤]交通條件、市場分布和物流網絡，計算農田到市場的實際可達性，以優化市場布局和農田管理策略。

5 結束語

在高標準農田建設中，遙感技術的應用可以顯著提高土地資源評估、農田規劃、作物監測和災害管理的效率與精度。應用遙感技術，能夠精準評估土壤類型和肥力，優化土地利用布局，調整水利系統規劃，并科學安排作物輪作和施肥方案。遙感影像中的植被指數和生長模型幫助實時監控作物健康狀況，及時識別病蟲害和預測產量。在災害管理方面，遙感技術能快速監測災情、評估損失和跟蹤恢復進度，提高災后救援的效率，遙感技術在高標準農田建設中提供精準的數據支持，推動農業現代化和可持續發展。

參考文獻

[1] 王磊，趙明，蘇秀永.多傳感器無人機遙測技術在高標準農田建設中的應用[J].測繪通報，2024（S1）：279-283.

[2] 向啟明.高標準農田水利工程環境影響后評價指標體系分析[J].農村科學實驗，2024（2）：69-71.

[3] 方應勤.信息化技術在高標準農田水利工程節水灌溉中的應用[J].農業工程技術，2023，43（20）：89-90.

[4] 劉星紅.測繪技術在高標準基本農田建設中的應用[J].工程建設與設計，2020（18）：235-236.

[5] 薛秀清.遙感技術在糧食生產功能區劃定中的應用[J].華北自然資源，2019（2）：108-109，111.

[6] 蘇仁忠.遙感技術在農業信息化中的應用[J].農業工程， 2018，8（6）：45-47.

收稿日期：2024-06-11

作者簡介：申鵬飛（1987—），男，陜西涇陽人，高級經濟師，研究方向為農業經濟。