基于遥感与GIS的基本农田调整方法研究—以东海县为例

第1章绪论

1.1选题背景和研究意义

1.1.1选题背景

土地是人类生存和发展最基本的自然资源，而耕地更是土地资源中十分珍贵却又最易被破坏的。耕地作为人类获取食物的主要来源，在人口增长、建设用地扩张和环境破坏等因素影响下面积不断减少，质量不断下降。我国是独自一人口大国，保护耕地就是保护我们的生命线，耕地保护更是关系到我国经济和社会可持续发展的全局性战略问题。基本农田是耕地保护工作的重中之重，直接关系国家粮食安全，人民生活和农民切身利益，特别是当前我国人口持续增加，经济建设快速发展的形势下，保护耕地特别是保护基本农田是一条不可逾越的红线。《中共中央对于推进农村改革发展若干重大问题的决定》提出对于划定永久基本农田;的决议，已经成为加强基本农田保护的重要举措，是贯彻落实基本国策和土地管理法的必然要求，对于确保国家粮食安全、维护社会稳定、保护生态环境、促进可持续发展具有十分重要的意义。

一直以来，我国都很重视基本农田保护工作的开展，但基本农田的调整仍然存在着漏洞和不足，包括现势性;不强、补划耕地质量不高、连片性不够等。主要归咎于基本农田的调整缺少统一的标准，缺乏完善的衡量耕地质量的指标体系。目前在基本农田调整的技术手段中，调出地块主要靠人工目视判读，调入地块靠主观意志。一些相关的法律法规以及上一轮土地利用总体规划也只是对调入基本农田的耕地质量做了定性的规定，在日常工作中难以定量考核⑴，导致在调整过程中，侧重耕地面积，忽视了耕地的质量和空间布局，使得在规划实施中频繁调整和补划基本农田的现象严重。并且一些地方政府为了眼前利益，在调整过程中，往往划远不划近、划劣不划优、上山下海，违背基本农田代表高产稳产优质耕地的理念，将一些偏远、交通不便、贫瘠的耕地调为基本农田，从而使得一些优质的耕地被吞噬，使得我国农用地的生产能力严重下降，给国家的粮食安全埋下了隐患。

为全面掌握全省及各县（市、区）的基本农田位置、范围、面积、地类、质量以及规划批准实施后依法建设占用、农业结构调整占用基本农田等情况，明确基本农田调入调出状况，优化基本农田空间布局，确保基本农田数量，提升基本农田质量，建立健全基本农田保护基础数据库，适应一张图;建设的国土资源管理新形势，江苏省国土资源厅和江苏省农业委员会按照《对于划定基本农田实行永久保护的通知》（国土资发（2009）167号）、《对于加强和完善永久基本农田划定关于工作的通知》（国土资发（2021）218号）等文件精神要求，结合土地利用总体规划成果，部署开展了全省的基本农田划定工作。本人参与了江苏省基本农田划定数据入库与管理信息系统软件的研发工作，并负责了江苏省东海县等地区的基本农田划定工作。研究基于以上背景，针对基本农田划定工作中基本农田调入、调出图斑提取、判断、分析和确定，并分析调入、调出图斑的边界、地类、面积和质量等信息，参考基本农田数据库标准及规范，运用RS和GIS技术，以东海县基本农田划定工作为目标，开展基于RS与GIS的基本农田调整方法研究。

1.2研究内容

研究主要基于高分辨率遥感影像处理和GIS空间分析技术的结合，对案例区的基本农田进行调出和调入分析。具体内容如下：

（1）利用面向对象的髙分辨率影像分类技术进行耕地提取，确定基本农田调出图斑。利用高分辨率遥感影像，基于面向对象法进行耕地信息提取，通过与土地利用总体规划数据库中的基本农田保护区范围进行套合，从而得到规划基本农田范围内的耕地和非耕地信息，并将遥感解译获取的成果在GIS系统下进行矢量化等处理，最后将规划基本农田范围内的非耕地图斑调出。

（2）建立耕地入选基本农田评价指标体系并利用GIS空间分析方法综合评价耕地质量，确定基本农田调入图斑。根据基本农田划定的相关理论与要求，综合考虑影响基本农田划定的主导因素，选取地形地貌条件、空间连片性、土壤质量、农田基本设施、区位条件等因子作为评价指标，建立耕地入选基本农田评价指标体系。利用GIS的空间分析功能对指标进行提取、分析及标准化处理。最后，采用主成分分析法计算耕地质量的综合得分并排序，最终确定调入基本农田图斑的位置和基本农田布局调整的空间分布。

（3）以江苏省东海县为典型案例区，通过RS和GIS技术方法的运用，实现了基本农田地块的调出与调入。研究以GeoEye-1卫星获取的高分辨率遥感影像为数据源，依据面向对象的信息提取方法，利用ENVI EX扩展模块下的FX分类工具完成了耕地信息的提取，从而得到基本农田调出地块。以自然条件、土壤条件、农田基础设施条件和区位条件为一级指标构建评价体系，并实现了GIS缓冲区分析和空间叠置方法对指标的量化，最终得到耕地质量等级评价图，从而确定基本农田调入地块。

第2章国内外研究现状

高分辨率遥感影像是研究主要的数据来源，针对遥感影像分类方法的发展与进步，遥感影像在国内外土地调查与土地利用中的应用，以及GIS空间分析方法在土地管理中的具体实践，研究在综述的基础上提出了RS和GIS技术方法结合在基本农田调整中的适用性。

2.1遥感影像分类方法研究

遥感影像分类是遥感图像处理的核心功能，是实现基于遥感数据的地理信息提取的重要环节。目前，应用较为普遍的遥感解译方法包括有目视解译法、基于像元法和面向对象法等。

2.1.1目视解译法

遥感影像目视解译方法是指解译者依据地物目标在遥感影像上的光谱、时相、空间等特征的成像机理以及所掌握的，通过分析影像上反映出的地物特征对目标地物进行目视判读，从而提取其特征信息。该方法是长时间以来专家、学者、工程师等所积累的理论和实践经验的汇集，在辅助工具的帮助下，能够较为精确、灵活的提取所需的影像信息。因此，长期以来，目视解译法是获得专题信息的主要手段。

但由于目视解译工作流程复杂，效率相对低下且客观性差，因此成本较高，再加上其智能化程度不高，且难以与现有地理信息空间分析软件集成。在海量遥感影像井喷以及处理技术日益进步的今天，己逐渐被取代。经过近二三十年的发展，已经出现了大量的以计算机为辅助工具，完成遥感影像自动解译与量化处理的分类与识别方法，大致可分为基于像元的传统分类方法和面向对象的影像分析方法两类。

2.1.2基于像元法

基于像元的分类方法至今应用仍比较广泛，在技术上发展上也日益成熟稳重，该方法主要包括监督分类和非监督分类两种。监督分类是自上而下的知识驱动法，即先学习再分类法；而非监督分类是一种自下向上的数据驱动方法。从现有的研宄手段来看，比较常用的监督分类法包括：费歇尔线性判别分类法、最小距离法、最大似然比分类法等；常用的非监督分类法包括：分类集群法、平行管道分类、动态聚类法等。

但基于像元的遥感分类方法也存在缺陷。虽然高分辨率影像数据空间信息丰富，但光谱分辨率却很低，光谱信息相对较弱，其光谱统计特性不如中低分辨率影像稳定，类内光谱差异较大。因此，仅考虑单个像元光谱信息因素的方法极易出现大量错分，其结果就是导致大量椒盐噪声的出现。但如果釆用灰度域滤波方式进行抑制又会降低影像分辨率，失去高分辨率影像的意义。因此，利用基于像元的分类方法更适宜于对中、低空间分辨率多光谱遥感影像信息的提取。

2.2RS技术在土地调查与利用中的应用

2.2.1 RS技术在国外的应用

高分辨率遥感影像在国内外的应用领域和发展阶段有所不同高分辨率遥感影像最先应用于西方发达国家的国防安全建设，包括军情监视、军事侦察以及海陆空交通运输等。随着高分辨率遥感影像在政府管理中的广泛应用，影像丰富的空间信息与其他空间信息叠加处理的功能进一步优化，使得不同职能以及级别的政府部门之间的工作效率大为提高，不仅提升了政府应对突发应急事件的响应速度，在城市建设方面由于街道和地块等的地理信息数据的更新速度加快，也使得各类公共设施设计和建设更加高效。高分辨率遥感影像在民用领域的推广也带动了各行各业的发展，在生态环境方面，高分辨率遥感影像的应用己涉足生物多样性研宄、土地资源管理和生态环境分析与变化等方面。特别是对于一些规模较大的涉及生产和研究的国民经济项目，比如林业，高分辨率遥感影像己广泛应用于农作物和土壤类型、土壤湿度和灾害等研究；比如采油和采矿，高分辨率遥感影像也在地质普查、管道铺设、油田建设与幵发、环保监测和安全应急事件处理等方面发挥着重要的作用。

早在二十世纪三十年代，国外就已经开始将航空摄影测量技术应用到土地资源勘查中。自1972年美国发射第一颗对地观测卫星以来，卫星遥感技术己被广泛应用于土地资源调查和土地管理工作中，并且越来越成熟稳重。利用航空、航天遥感技术分阶段对土地资源进行利用调查在国际上己经十分普遍。加拿大将航空遥感资料与卫星遥感资料结合起来，每五年对全国的土地资源利用状况进行一次详查。其它经济发达国家，如美国、法国、澳大利亚、日本等，也定期利用遥感卫星技术对土地资源的利用状况进行详查。由此可看出，遥感技术在国外，尤其是发达国家的应用己经相当成熟稳重，在土地资源监测与管理方面也十分普及。

第3章 RS与GIS方法在基本农田调整中的应用需求分析........20

3.1传统方法的基本农田调整.......20

3.1.1基本农田相关概念........20

3.1.2当前基本农田调整存在问题.....22

第4章基于高分辨率遥感影像的基本农田调出研究.......28

4.1基础数据及预处理.....28

4.1.1数据源.......28

4.1.2数据预处理......28

第5章基于GIS技术的基本农田调入研究......41

5.1耕地质量评价指标体系构建.....41

第5章基于GIS技术的基本农田调入研究

选取合适的影响因素构建耕地质量评价指标体系是确定调入基本农田地块的基础，运用GIS空间分析方法对各个评价指标进行量化处理是关键。研究从土地利用现状图中提取各项指标所涉及的现状地物，运用缓冲区分析和空间叠置分析对其进行量化处理，从而得到连片性、邻近度等空间地理信息，由此对耕地地块的质量进行综合评价。GIS空间分析方法的运用，保证了指标体系构建的可操作性，使得择优选取基本农田调入地块切实可行。

5.1耕地质量评价指标体系构建

5.1.1指标选取原则

首先建立耕地质量评价指标体系，从耕地的自然条件、土壤条件、农田的基础设施条件、区位条件四个方面进行考察，然后利用空间分析功能对指标进行量化处理，并进行分值的计算，再应用主成分分析的方法对耕地质量进行综合排序，最终确定补划的基本农田。通过对全县的耕地进行质量等级划定，不仅为基本农田补划提供依据，同时也为以后东海县的土地整治与管理提供参考。

由于影响耕地质量的因素很多，耕地本身的差异程度很大，各地的基本情况又千差万别，要做到因地制宜，选择合适的指标进行评价十分关键。因此，在选取指标时应遵循以下原则。

（1）科学性原则

评价指标的选取应正确合理，符合客观实际。应准确获取指标数据，以事实为依据，遵守科学的理论，作为评价的坚实基础。

（2）主导性原则

选取本地区对耕地质量影响起主导作用的指标，突出主导因素对耕地评价结果的作用。耕地的质量受到土壤类型、土壤盐碱情况、坡度、坡向、坡型等因素的制约，每个指标对耕地质量的影响作用是有差异的，因此要选择具有代表性的指标，遵循主导性原则，建立正确的指标体系。

第6章结论与展望

6.1主要结论

基本农田的调整对保障粮食安全、维护社会稳定、促进经济全面、协调、可持续发展具有十分重要的意义。本文利用面向对象的高分辨率遥感影像分类技术、GIS空间分析技术等，根据基本农田调整的要求及存在的问题，对基本农田调整的方法进行研究。以东海县为研究区域，以规划基本农田保护区为基础，利用高分辨率遥感影像分类技术提取规划基本农田中已变更为非耕地的地块并进行调出处理；然后结合实际，综合考虑主要的基本农田划定影响因素，构建耕地质量评价指标体系，采用空间分析技术对各指标进行定量化分析，用主成分分析法对耕地进行排序，按需要补划的数量从规划基本农田外择优选择耕地地块进行调入，最终形成基本农田划定布局。主要结论如下：

（1）构建了一套基于RS、GIS技术进行基本农田调整的完整流程。采用髙分辨率遥感影像分类提取技术提取基本农田调出地块，采用GIS空间分析与耕地质量综合评价模型确定基本农田调入地块。经在东海县的实践，流程的采用可大大提高基本农田划定的科学性和工作效率。

（2）利用面向对象的高分辨率遥感影像分类技术提取调出地块。构建提取规则，进行面向对象的分类，实现了东海县域耕地与非耕地信息的准确、快速提取，将提取的耕地信息和规划基本农田保护区进行套合，提取调出地块。

（3）根据研究区的实际情况，全面分析影响基本农田调整的主导因素，最终选择自然条件、土壤条件、农田基础设施条件和区位条件四个一级指标，建立了耕地入选基本农田质量评价指标体系，并应用ArcGIS空间分析功能对这些指标进行了数据的采集和处理，将指标进行了量化。

（4）在SPSS软件中对指标进行了主成分分析，得到综合得分模型，计算耕地地块的得分并进行排序，然后根据需要调入的基本农田面积数据，在规划基本农田范围外的耕地中择优选出需要调入的基本农田，从而确定最终的基本农田布局。

参考文献（略）