張 超 劉佳佳 陳英義 呂雅慧 楊建宇,2 朱德海,2

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院， 北京 100083； 2.國土資源部農(nóng)用地質(zhì)量與監(jiān)控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100035)

土地整治區(qū)田塊空間形態(tài)變化遙感監(jiān)測與評價

張 超1劉佳佳1陳英義1呂雅慧1楊建宇1,2朱德海1,2

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院， 北京 100083； 2.國土資源部農(nóng)用地質(zhì)量與監(jiān)控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100035)

為了客觀監(jiān)測和評價土地整治項(xiàng)目建設(shè)成效，基于高空間分辨率遙感影像，以耕地圖斑數(shù)據(jù)為約束，利用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄗR別田塊，并構(gòu)建田塊級和區(qū)域級田塊空間形態(tài)評價指標(biāo)體系，選取田塊面積、規(guī)整度、緊致性和連片性等4個指標(biāo)為田塊層級評價指標(biāo)，選取田塊密度、平均田塊面積、最大田塊指數(shù)、景觀形狀指數(shù)和周長面積分維數(shù)等5個指標(biāo)為區(qū)域?qū)蛹壴u價指標(biāo)，并分別對兩個層級指標(biāo)進(jìn)行去量綱處理，構(gòu)建綜合指標(biāo)。分別以廣西丘陵區(qū)和海南平原區(qū)的土地整治區(qū)作為試驗(yàn)區(qū)，試驗(yàn)結(jié)果表明：廣西研究區(qū)整治前田塊層級耕地空間形態(tài)綜合指標(biāo)分布在50～70，整治后提升到70～90，海南研究區(qū)整治前在70～90，整治后提升到90～100；廣西研究區(qū)整治前區(qū)域?qū)蛹壧飰K空間形態(tài)綜合指標(biāo)值為41，整治后提升到83；海南研究區(qū)整治前為63，整治后提升到92。表征經(jīng)過土地整治，兩個研究區(qū)的田塊形態(tài)均得到了較大提升。研究提出的土地整治項(xiàng)目建設(shè)成效遙感監(jiān)測和評價方法，可以為我國土地整治和高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的監(jiān)測和評價提供技術(shù)支撐。

遙感； 土地整治； 面向?qū)ο蠓诸悾?田塊形態(tài)； 監(jiān)測； 評價

引言

耕地細(xì)碎化主要存在于人地矛盾突出的國家和區(qū)域，是與耕地規(guī)?；?jīng)營相悖的一種土地利用格局[1]。耕地細(xì)碎化造成農(nóng)村土地利用效率低下、農(nóng)業(yè)經(jīng)營成本升高，從而限制了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展[2]。目前，耕地細(xì)碎化在我國的突出表現(xiàn)就是地塊分散細(xì)碎、農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模小，并且這種現(xiàn)象隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和轉(zhuǎn)型日益嚴(yán)峻[3]。有針對性地開展農(nóng)村土地整治，可優(yōu)化土地利用格局，提升土地利用效率。此類土地整治項(xiàng)目主要目的之一就是改善田塊空間形態(tài)，因此，田塊形態(tài)評價是土地整治項(xiàng)目建設(shè)成效評價的重要內(nèi)容。

通過土地整治工程可使田塊歸并，如2006年廣西率先開展的“小塊并大塊”項(xiàng)目[4]，將小塊細(xì)碎耕地規(guī)整為大塊耕地，以便于機(jī)械化耕作。目前多數(shù)研究中使用的評價單元地塊數(shù)據(jù)為實(shí)地調(diào)查、統(tǒng)計分析，以及基于遙感影像和現(xiàn)有圖件數(shù)據(jù)獲取。呂振宇等[3]使用實(shí)地調(diào)查耕作地塊數(shù)據(jù)和遙感影像獲取最終耕作地塊數(shù)據(jù)；HAZEU等[5]以國家土地覆蓋數(shù)據(jù)為約束，主要以歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)區(qū)分不同研究單元。針對耕地空間形態(tài)評價，目前選擇的衡量指標(biāo)主要分為社會屬性指標(biāo)和地塊空間屬性指標(biāo)[6-13]。耕地細(xì)碎化程度量化的研究中，MANJUNATHA等[6-8]以農(nóng)戶地塊數(shù)或地塊面積等單指標(biāo)衡量，TAN等[9-13]以多指標(biāo)衡量，構(gòu)建了J指數(shù)、I指數(shù)、S指數(shù)、LF指數(shù)等來量化耕地細(xì)碎化程度[11-13]。降低耕地細(xì)碎化程度手段主要是土地整治工程，以及土地流轉(zhuǎn)途徑[14-15]；在研究工具和方法上主要是采用生產(chǎn)函數(shù)、回歸分析等[16-18]。目前多數(shù)研究都集中在評價方法和指標(biāo)體系上。針對評價基本單元，直接采用現(xiàn)有耕地數(shù)據(jù)進(jìn)行分析結(jié)果比較粗糙，采用實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)耗時耗力，實(shí)時性差。

因此，本文提出基于遙感識別田塊，并構(gòu)建評價指標(biāo)的完整的評價方法。以研究區(qū)整治前后兩期遙感影像數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，在耕地圖斑的約束下，基于光譜差異性進(jìn)行面向?qū)ο蟮奶飰K圖斑識別，進(jìn)一步構(gòu)建田塊層級和區(qū)域?qū)蛹壴u價指標(biāo)，對土地整治項(xiàng)目區(qū)田塊形態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和評價，以期為我國土地整治、高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)監(jiān)測和評價提供支撐。

1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

選取海南省?？谑袞|山鎮(zhèn)土地整治項(xiàng)目區(qū)和廣西省崇左市江州區(qū)某土地整治項(xiàng)目區(qū)作為研究區(qū)，如圖1所示。江州項(xiàng)目區(qū)地理坐標(biāo)為東經(jīng)107°25′～107°27′，北緯22°26′，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，主要農(nóng)作物有水稻、甘蔗。東山鎮(zhèn)項(xiàng)目區(qū)為國家投資土地整理項(xiàng)目，位于?？谑行阌^(qū)，地理坐標(biāo)為東經(jīng) 110°15′～110°18′，北緯19°42′～ 19°44′，以瓜菜種植為主。

海南研究區(qū)屬于平原區(qū)，通過對道路溝渠重規(guī)劃的方式來提升田塊形態(tài)；廣西研究區(qū)地處丘陵，主要依靠土地整治項(xiàng)目和農(nóng)民之間權(quán)屬調(diào)整的方式進(jìn)行田塊歸并。兩個項(xiàng)目區(qū)自然環(huán)境差異明顯，土地整治方式也各有側(cè)重，但均是針對耕地細(xì)碎化問題開展土地整治項(xiàng)目，改善田塊形態(tài)。選取特色鮮明的兩個項(xiàng)目區(qū)，一方面說明本文所提評價方法的適用性，另一方面對比我國平原與丘陵區(qū)田塊歸并土地整治工程成效差異。

圖1 研究區(qū)及遙感影像Fig.1 Study area and remote sensing imagery

1.2 數(shù)據(jù)

1.2.1 遙感數(shù)據(jù)

本文選取的兩個項(xiàng)目區(qū)整治前、后兩期遙感數(shù)據(jù)為空間分辨率0.5 m的Google Earth影像數(shù)據(jù)。海南研究區(qū)分別選取2010年和2015年遙感影像，廣西研究區(qū)選取2004年和2014年遙感影像。對兩期原始遙感影像分別進(jìn)行校正、裁剪等預(yù)處理，形成項(xiàng)目區(qū)整治前后遙感數(shù)據(jù)。

1.2.2 農(nóng)用地分等數(shù)據(jù)

在全國農(nóng)用地分等成果數(shù)據(jù)庫中，選擇項(xiàng)目區(qū)1∶10 000耕地圖斑數(shù)據(jù)，以遙感影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行投影、校正、裁剪等預(yù)處理，形成項(xiàng)目區(qū)的耕地圖斑數(shù)據(jù)。

2 研究方法

利用研究區(qū)整治前后兩期高空間分辨率遙感影像，以耕地圖斑數(shù)據(jù)作為約束，進(jìn)行影像分割，以分類圖斑之間光譜差異性進(jìn)行面向?qū)ο蠓诸?，識別出更為精細(xì)的田塊數(shù)據(jù)。分別從田塊層面和區(qū)域?qū)用鏄?gòu)建評價指標(biāo)，計算耕地空間形態(tài)的各項(xiàng)指標(biāo)，對比分析土地整治前后耕地圖斑的空間形態(tài)特性變化情況，評價土地整治項(xiàng)目建設(shè)成效。具體技術(shù)路線圖如圖2所示。田塊層面指標(biāo)包括田塊面積、緊致性、規(guī)整度以及連片性；區(qū)域?qū)用嬷笜?biāo)包括平均田塊面積、田塊密度、最大田塊指數(shù)、景觀形狀指數(shù)以及周長面積分維數(shù)等5個指標(biāo)，構(gòu)造成區(qū)域?qū)蛹壭螒B(tài)綜合指標(biāo)，定量反映兩個研究區(qū)整治前后田塊形狀變化的整體情況。

圖2 技術(shù)路線圖Fig.2 Flow chart of technology

2.1 田塊遙感識別

現(xiàn)有的耕地圖斑是依據(jù)田間末級溝、渠、路等線狀地物劃分成的土地利用管理基本單元，但實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的田塊更加破碎。本文提出一種更加精細(xì)的田塊提取方法，依據(jù)遙感影像，在耕地圖斑的約束下進(jìn)行面向?qū)ο蠓诸?，基于光譜差異性進(jìn)一步識別田塊。

以耕地圖斑作為約束條件，對遙感影像進(jìn)行分割，即在每個耕地圖斑內(nèi)部再分割為更小尺度的分類單元，同時根據(jù)耕地圖斑屬性信息剔除非農(nóng)田區(qū)域。再依據(jù)是否統(tǒng)一耕作，進(jìn)一步細(xì)分耕地圖斑。在實(shí)際生產(chǎn)中，統(tǒng)一耕作的田塊，反映到遙感影像上，光譜信息、紋理信息等保持一致。本文采取通過判斷相鄰分類單元之間的光譜差異性，確定分類單元是否屬于同一田塊。從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的角度考慮，該方法獲得的田塊更符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的實(shí)際情況。

2.2 田塊級別田塊空間形態(tài)指標(biāo)

本文主要從田塊幾何形狀和空間連片性兩個角度構(gòu)建田塊級的空間形態(tài)指標(biāo)。

2.2.1 田塊幾何形狀

田塊幾何形狀規(guī)整有利于機(jī)械耕作，本文選擇規(guī)整度和緊致性指數(shù)兩個指標(biāo)評價田塊形狀。規(guī)整度是指田塊形狀與正方形的接近程度，空間緊致性指數(shù)用面積-周長比來度量，表征田塊有合理的形態(tài)，計算式分別為[19-20]

(1)

(2)

式中D——田塊周長A——田塊面積

2.2.2 空間連片性

本文通過耕地連片程度值來評價農(nóng)田的空間連片性。該值依據(jù)地塊面積大小來量化，值越大代表連片程度高，反之則連片程度低，計算式為

(3)

式中A0、A1——通過對全區(qū)所有耕地地塊面積采用自然斷點(diǎn)法獲得閾值

2.3 區(qū)域級別田塊空間形態(tài)指標(biāo)

選取田塊密度、平均田塊面積、最大田塊指數(shù)、景觀形狀指數(shù)和周長面積分維數(shù)等5個指標(biāo)來進(jìn)行總體評價，其中最大田塊指數(shù)(P)反映了田塊的連片程度；景觀形狀指數(shù)(S)反映田塊形狀的復(fù)雜程度，值越大田塊形狀越不規(guī)則；周長面積分維數(shù)(F)反映了田塊形狀復(fù)雜性，取值范圍一般應(yīng)在1～2之間，其值越接近1，斑塊越簡單，其值越接近2，斑塊形狀就越復(fù)雜。計算公式分別為

(4)

式中Ai——第i個田塊面積

(5)

(6)

式中Di——第i個田塊周長

2.4 綜合評價指標(biāo)

采用觀測值與適宜值比值方法，去除各指標(biāo)量綱，實(shí)現(xiàn)歸一化，同時同趨化處理，使每個評價指標(biāo)對田塊形態(tài)評價結(jié)果呈正向影響[21-22]，結(jié)果處于[0，1]值域內(nèi)，公式為：

正向指標(biāo)

(7)

負(fù)向指標(biāo)

(8)

將同一層級無量綱指標(biāo)進(jìn)行無權(quán)重累加，并轉(zhuǎn)化到[0，100]值域區(qū)間，形成不同層級的綜合評價指標(biāo)。

3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 田塊識別及精度評價

3.1.1 高分辨率遙感田塊識別結(jié)果

基于光譜差異性進(jìn)行面向?qū)ο蟮奶飰K識別，獲得的田塊數(shù)據(jù)相對于耕地圖斑數(shù)據(jù)更加精細(xì)，細(xì)節(jié)如圖3a所示?？梢钥闯?，耕地圖斑包含多個田塊，如果直接以耕地圖斑數(shù)據(jù)作為初始數(shù)據(jù)，進(jìn)行田塊空間形態(tài)分析，所得結(jié)果并不能反映農(nóng)田生產(chǎn)的實(shí)際情況。而以本文所提方法識別出的田塊數(shù)據(jù)，在充分考慮到各級路、溝、渠等線狀地物對農(nóng)田的劃分，還在一定程度上考慮到了權(quán)屬、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理等信息，劃分出的田塊數(shù)據(jù)更接近實(shí)際，進(jìn)一步進(jìn)行田塊空間形態(tài)計算，并對比土地整治前后的變化，可以更客觀地評價土地整治效益[23]。

圖3 田塊圖斑識別結(jié)果Fig.3 Identification results of field patch

以本文提出的方法對兩個研究區(qū)整治前后進(jìn)行田塊識別，結(jié)果如圖3所示。廣西研究區(qū)耕地質(zhì)量數(shù)據(jù)中耕地圖斑為216個，以本文方法進(jìn)行田塊識別，整治前田塊數(shù)為1 142個，整治后的田塊數(shù)為636個。海南研究區(qū)耕地質(zhì)量數(shù)據(jù)中耕地圖斑為184個，以本文方法進(jìn)行田塊識別，整治前田塊數(shù)為595個，整治后的田塊數(shù)為271個。雖然兩個項(xiàng)目區(qū)自然狀況差異較大，土地整治方式不同，但利用本文的方法均進(jìn)行了進(jìn)一步有效田塊識別。對比兩項(xiàng)目區(qū)整治前后田塊數(shù)量，可看出兩個項(xiàng)目區(qū)經(jīng)過整治均取得較好成效。

3.1.2 田塊識別精度評價

為進(jìn)行田塊識別精度評價，本文從廣西研究區(qū)整治前后數(shù)據(jù)中分別選取60個田塊圖斑作為樣本，在海南研究區(qū)分別選取40個，共計200個樣本點(diǎn)。以目視解譯結(jié)果為依據(jù)，對試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行田塊面積精度評價，如表1所示。表中田塊識別精度為目視解譯田塊面積與實(shí)驗(yàn)識別田塊面積之差，與實(shí)驗(yàn)識別田塊面積百分比。

表1 田塊識別精度評價
Tab.1 Accuracy evaluation of field patch identification

田塊識別精度0～5%5%～10%10%～20%20%～30%30%～100%田塊提取效果較好好一般較差差田塊面積精度/%廣西研究區(qū)5345165181.6海南研究區(qū)422992088.7

從表1中可以看出，以本文方法提取田塊，廣西研究區(qū)田塊面積精度達(dá)到81.6%，海南研究區(qū)達(dá)到88.7%。兩個研究區(qū)的田塊識別結(jié)果均較為理想。但是海南研究區(qū)的田塊識別結(jié)果優(yōu)于廣西，這是由于廣西地處丘陵，自然條件復(fù)雜，耕地尤為破碎，對光譜差異性計算影響較大，造成較大誤差。

3.2 田塊級別空間形態(tài)評價指標(biāo)計算

3.2.1 單項(xiàng)指標(biāo)計算

從田塊面積、規(guī)整度、緊致性和連片性等4個指標(biāo)反映耕地的空間形態(tài)，分別對兩個研究區(qū)進(jìn)行指標(biāo)計算，結(jié)果如圖4所示，可以明顯看出研究區(qū)范圍內(nèi)田塊的4個指標(biāo)經(jīng)過土地整治后均有所提升。

廣西研究區(qū)整治前田塊面積多數(shù)小于1 hm2，整治后多數(shù)處于3～4 hm2；整治前田塊規(guī)整度主要分布于大于2.2區(qū)間，整治后大多田塊提升到1.3～1.6之間；整治前田塊緊致性主要位于0.01～0.02區(qū)間，整治后提升到0.02～0.03；整治前田塊連片性大多位于20～40區(qū)間，整治后很多田塊達(dá)到100。

海南研究區(qū)整治前田塊面積多數(shù)小于1 hm2，整治后多數(shù)大于2 hm2；整治前田塊規(guī)整度主要分布在小于1.6區(qū)間，整治后分布在小于1.3區(qū)間；整治前田塊緊致性分布在0.02～0.05區(qū)間，整治后大多田塊的緊致性達(dá)到0.05；整治前田塊連片性大多位于20～40區(qū)間，整治后很多田塊達(dá)到100。

對比兩個研究區(qū)，4個指標(biāo)無論整治前后，海南研究區(qū)均要優(yōu)于廣西研究區(qū)，尤其是反映田塊幾何形態(tài)的規(guī)整度和緊致性兩個指標(biāo)，這是由兩個項(xiàng)目區(qū)所處區(qū)域的地理?xiàng)l件所決定。

圖4 田塊級別空間形態(tài)分項(xiàng)指標(biāo)Fig.4 Four types of evaluation index in field level

3.2.2 綜合指標(biāo)計算

面積、規(guī)整度、緊致性和連片性從不同的角度反映田塊形態(tài)，且不同指標(biāo)對田塊形態(tài)呈正向或負(fù)向的影響趨向，為了更加直觀地反映整治效果，利用本文構(gòu)建的田塊空間形態(tài)綜合指標(biāo)進(jìn)行評價，該指標(biāo)值域[0，100]，值越大，田塊形態(tài)越理想，計算結(jié)果如圖5所示。

廣西研究區(qū)整治前的田塊形態(tài)綜合指標(biāo)主要介于50～70之間，整治后提升到70～90之間；海南研究區(qū)整治前的田塊形態(tài)綜合指標(biāo)主要介于70～90之間，整治后提升到90～100之間?？梢钥闯觯瑹o論在丘陵區(qū)域還是在平原區(qū)域，經(jīng)過土地整治都有較為顯著的效果。

圖5 田塊級別空間形態(tài)綜合指標(biāo)Fig.5 Comprehensive evaluation index in field level

3.3 區(qū)域級別田塊空間形態(tài)評價指標(biāo)計算

3.3.1 單項(xiàng)指標(biāo)計算

為了進(jìn)一步對比區(qū)域級別土地整治項(xiàng)目建設(shè)成效，選擇田塊密度等5個可以反映區(qū)域耕地空間形態(tài)情況的指數(shù)，對兩個項(xiàng)目區(qū)整治前后變化進(jìn)行整體分析，具體結(jié)果見表2。

表2顯示，廣西研究區(qū)經(jīng)過整治后，田塊密度由23個/hm2減少到10個/hm2，平均田塊面積由4.32 hm2增加到10.31 hm2；海南研究區(qū)田塊密度由13個/hm2減少到6個/hm2，平均田塊面積由7.65 hm2增加到16.36 hm2。田塊密度和平均田塊密度兩個指數(shù)均可反映區(qū)域內(nèi)田塊的破碎程度，兩個項(xiàng)目區(qū)田塊密度降低，平均田塊面積增加，說明兩個研究區(qū)經(jīng)過土地整治田塊破碎化程度有所好轉(zhuǎn)。對比兩個項(xiàng)目區(qū)可以看出，廣西研究區(qū)田塊整體比海南研究區(qū)破碎。

表2 區(qū)域級別田塊形態(tài)分項(xiàng)指標(biāo)計算結(jié)果
Tab.2 Calculation results of five types of evaluation index in regional level

研究區(qū)田塊密度/(個·hm-2)平均田塊面積/hm2最大田塊指數(shù)景觀形狀指數(shù)周長面積分維數(shù)廣西研究區(qū)整治前234.320.0256.811.98整治后1010.310.0528.271.47海南研究區(qū)整治前137.650.0227.361.43整治后616.360.0318.351.21

廣西研究區(qū)最大田塊指數(shù)由0.02增加到0.05，海南由0.02增加到0.03，可以得出，經(jīng)過土地整治，兩個項(xiàng)目區(qū)的田塊連片性有所提高。

廣西研究區(qū)景觀形狀指數(shù)由56.81減小到28.27，周長面積分維數(shù)由1.98減小到1.47；海南景觀形狀指數(shù)由27.36減小到18.35，周長面積分維數(shù)由1.43減小到1.21。以上數(shù)據(jù)表明，經(jīng)過整治兩個項(xiàng)目區(qū)的田塊幾何形態(tài)更加規(guī)整。項(xiàng)目區(qū)對比，廣西研究區(qū)的田塊幾何形態(tài)比海南研究區(qū)略差。

3.3.2 綜合指標(biāo)計算

區(qū)域?qū)蛹壐髦笜?biāo)反映側(cè)重點(diǎn)不同，通過去量綱，構(gòu)建區(qū)域級別田塊形態(tài)綜合指標(biāo)，表達(dá)兩個研究區(qū)整治前后的田塊總體狀況。

區(qū)域?qū)蛹壍奶飰K形態(tài)綜合指標(biāo)直觀表達(dá)了研究區(qū)域田塊形態(tài)的整體水平，值越大，該區(qū)域內(nèi)田塊形態(tài)的整體水平越好。廣西研究區(qū)經(jīng)過整治后區(qū)域級別田塊形態(tài)綜合指標(biāo)由41提升到83；海南研究區(qū)由63提升到92。經(jīng)過整治，兩個研究區(qū)的綜合指數(shù)均有所提升，表明在田塊空間形態(tài)方面，兩個研究區(qū)田塊質(zhì)量的整體水平均有所改善。由于自然條件影響，廣西研究區(qū)田塊經(jīng)過整治的提升空間比海南研究區(qū)更大，廣西經(jīng)過整治，區(qū)域級別田塊形態(tài)綜合指標(biāo)提升了42，而海南提升了29。但從整體區(qū)域指標(biāo)計算結(jié)果可以看出，無論是丘陵區(qū)還平原區(qū)，經(jīng)過土地整治田塊空間形態(tài)都得到了明顯的改善。

4 結(jié)論

(1)提出以耕地圖斑為約束條件，基于高分辨率遙感影像的光譜差異性，采用面向?qū)ο蠓椒ㄗR別田塊，得到了更加精細(xì)的田塊數(shù)據(jù)，更符合農(nóng)田生產(chǎn)的實(shí)際情況。

(2)從田塊和區(qū)域兩個級別構(gòu)建田塊空間形態(tài)評價多指標(biāo)體系，并基于兩個級別多指標(biāo)體系分別構(gòu)建綜合指標(biāo)，從兩個級別，分指標(biāo)和綜合指標(biāo)評價研究區(qū)田塊形態(tài)變化。

(3)客觀評價了廣西丘陵區(qū)和海南平原區(qū)的土地整治項(xiàng)目區(qū)，從結(jié)果可以看出兩項(xiàng)目區(qū)經(jīng)過土地整治，田塊空間形態(tài)改善效果顯著。

(4)對比兩個研究區(qū)計算結(jié)果，可以看出由于自然條件影響，丘陵區(qū)田塊在空間形態(tài)上，經(jīng)過整治提升空間大于平原區(qū)。

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Remote Sensing Monitor and Evaluation on Patch Morphology Changing in Land Consolidation Areas

ZHANG Chao1LIU Jiajia1CHEN Yingyi1Lü Yahui1YANG Jianyu1,2ZHU Dehai1,2

(1.CollegeofInformationandElectricalEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China2.KeyLaboratoryforAgriculturalLandQuality,MonitoringandControl,MinistryofLandandResources,Beijing100035,China)

In order to objectively monitor and evaluate the effectiveness of land consolidation, a new method to identify filed patch data was proposed, which was based on remote sensing imagery and taking arable land polygon data as constraints. The field patch data identified by using this method not only had regional characteristics, but also considered ownership information to some extent. On this basis, evaluation index system in field and regional levels was respectively built for cultivated field patch fragmentation’s degree. Patch area, regularity, compactness and connectivity were chosen as evaluation indexes in field level and mean area, density of field patch, LAI, LSI and PAFRAC were chosen as evaluation indexes in regional level. And then the indexes in two levels were made to be dimensionless respectively. The method was applied to Guangxi hilly areas and Hainan plains. The results of experiment showed that after consolidation, the majority of comprehensive evaluation index in field level of Guangxi region was improved from 50～70 to 70～90, and that in Hainan plains was improved from 70～90 to 90～100. The comprehensive evaluation index in regional level of Guangxi hilly areas was increased from 41 to 83 after land consolidation, and that in Hainan plains was increased from 63 to 92. The proposed method for identifying field patch can support the monitor and evaluation of land consolidation projection aimed at land fragmentation, no matter study areas located in hilly areas or plain areas. Hence, the research result can provide support for remote sensing monitor and evaluation in land consolidation areas and remote sensing discerning of well-facilitated farmland.

remote sensing; land consolidation; object-oriented classification; patch morphology; monitor; evaluation

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.01.014

2016-01-25

2016-07-25

國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)項(xiàng)目(2013AA10230103)和國土資源部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201511010-06)

張超(1972—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事農(nóng)業(yè)與國土資源遙感監(jiān)測研究，E-mail: zhangchaobj@cau.edu.cn

陳英義(1980—)，男，副教授，博士生導(dǎo)師，主要從事大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模型研究，E-mail: chyingyi@126.com

S127； F311

A

1000-1298(2017)01-0104-08