中国农田土壤有机碳贮量变化预测

基于遥感反演的1988年与2000年土地利用数据、土地动态模拟系统(DLS)模拟的2012年与2020年全国栅格尺度的耕地分布数据及我国农业综合区划结果,应用CENTURY模型估算了中国1988~2020年农田土壤有机碳贮量时空变化规律,分析了1988~2000年、2000~2012年与2012~2020年三个时段中国农田土壤有机碳贮量变化情况。研究结果表明,1988~2000年全国大部分地区的农田土壤有机碳贮量呈增长态势;而2000~2012年全国农田土壤有机碳贮量将出现一定幅度的下降;2012~2020年间,虽然全国范围内的农田土壤有机碳贮量仍表现为下降趋势,但下降幅度较2000~2012年间显著减少。研究结果还表明,我国九大农业生态区的农田土壤有机碳贮量变化具有显著的时空分异特征。     

Reconstruction of <Emphasis Type="Italic">Lu</Emphasis>-level cropland areas in the Northern Song Dynasty (AD976–1078)

Based on data on taxed-cropland area and on the number of households in historical documents, a probabilistic model of cropland distribution and a cropland area allocation model were designed and validated. Cropland areas for the years AD976, 997, 1066, and 1078 were estimated at the level of Lu (an administrative region of the Northern Song Dynasty). The results indicated that (1) the cropland area of the whole study region for AD976, 997, 1066, and 1078 was about 468.27 million mu (a Chinese unit of area, with1 mu=666.7m²), 495.53 million mu, 697.65 million mu, and 731.94 million mu, respectively. The fractional cropland area (FCA) increased from 10.7% to 16.8%, and the per capita cropland area decreased from 15.7 mu to 8.4 mu. (2) With regard to the cropland spatial pattern, the FCA of the southeast, north, and southwest regions of the Northern Song territory increased by 12.0%, 5.2%, and 1.2%, respectively. The FCA of some regions in the Yangtze River Plain increased to greater than 40%, and the FCA of the North China Plain increased to greater than 20%. However, the FCA of the southwest region (except for the Chengdu Plain) in the Northern Song territory was less than 6%. (3) There were 84.2% Lus whose absolute relative error was smaller than 20% in the mid Northern Song Dynasty. The validation results indicate that our models are reasonable and that the results of reconstruction are credible.     

基于时序遥感数据的农作物种植制度研究进展与展望

及时准确掌握农作物种植制度时空分布信息,对于确保国家粮食安全与农业结构合理具有重要意义。随着时序遥感影像质量的不断提高,基于时序遥感数据的农作物种植制度研究备受关注。本文从研究框架、遥感特征参数以及数据产品等角度,分析了基于时序遥感数据的农作物种植制度最新研究进展。研究发现:① 前农作物种植制度研究框架,主要包括耕地复种指数和农作物制图等相关内容,其问题在于需要高质量耕地分布数据支撑以及易将热带亚热带湿润区撂荒地误判为农作物等;② 于红边和短波红外的新型多维度光谱指数,有助于更好地揭示农作物生长发育过程,大尺度农作物时序遥感制图取得了系列研究成果,但需要应对不同作物光谱差异细微、同种作物在不同区域和年份存在明显类内异质性的挑战;③ 尺度中高分辨率耕地复种指数产品不断丰富,但其时效性和时空连续性有待加强;④ 欧美少数国家外,目前农作物分布数据产品覆盖的作物类型有限,我国大尺度农作物种植制度数据产品欠缺,特别是复杂多熟制农业区。随着多源遥感数据时空谱分辨率的不断提高以及云计算平台性能的不断发展,我们对以下方面进行了研究展望:① 新研究框架,建立直接提取耕作区、农作物种植模式的农作物种植制度一体化遥感监测技术框架;② 一步加强新型多维度遥感指数及其物候特征指标设计,拓展农作物种植制度监测的遥感特征参数;③ 立作物种植制度变化遥感监测技术,实现多年信息连续自动提取。     

基于深度卷积网络和分水岭分割的耕地地块识别方法

耕地地块作为精准农业的重要支撑,现有地块边界大多依靠人工勾绘。随着遥感技术的发展,基于遥感影像自动提取耕地地块成为研究主要方向,其中基于深度学习的方法能够克服传统检测方法难以适应复杂场景的局限而被广泛使用,但现有检测方法仍存在问题,基于深度卷积模型直接识别耕地区域会丢失内部边界、而基于边缘检测模型识别耕地边界时则会同时得到大量无关边界;此外,现有的基于阈值提取地块的策略所提取的地块不够规整,存在内陷的问题。针对上述问题,本研究提出一种基于深度卷积网络和分水岭分割的耕地地块提取方法,从信息检测和地块提取两方面进行改进：① 将耕地边界视作一种地物类别,在深度卷积网络中进行类别概率检测,帮助实现对耕地边界的语义识别。② 基于改进后的D-LinknetXt网络进行检测,其网络架构适合于对耕地边界这类线性目标的提取,同时更换原始D-Linknet网络的残差单元,帮助提高了网络的特征提取能力。③ 基于分水岭分割对耕地地块进行提取,利用了区域分割方法获取边界的封闭性,并且这种以区域为单元进行分割并合并的方式,解决了原有方法在像元尺度上基于阈值提取所遇到的提取地块存在内陷的问题,使地块更规整准确。在一景高分二号影像上进行检验,并设计两类精度指标,从全局边界精度和地块几何精度两方面进行方法性能评估。实验结果表明,本方法的精度优于3种对比方法,在代表边界精度的F1分数上达到了0.933,地块几何精度为0.829。本研究所提出的方法能够更加准确的对耕地地块进行提取,并适用于实际应用中。     

Divergent effects of climate change on cropland ecosystem water use efficiency at different elevations in southwestern China

Journal of Geographical Sciences - Understanding climatic effects on cropland water use efficiency at different elevations is imperative for managing agricultural water and production in response...     

1990—2019年石漠化区耕地时空特征及成因分析——以富源县为例

针对石漠化区耕地变化研究存在时间、空间尺度有限的问题,本文以富源县为例,基于1990、2000、2010和2019年4期的Landsat遥感数据,应用多特征与随机森林相结合的分类方法提取耕地,运用耕地覆盖度、耕地类型转化、坡度分区统计分析了近30年(1990—2019年)耕地时空变化特征,并讨论了耕地变化的原因。结果表明,1990—2019年富源县耕地面积呈先增加(1990—2010年)后减少(2010—2019年)的态势;耕地面积主要来源和转化类型均以林地和草地为主,林地最多;主要分布在北部5个石漠化面积较少的乡镇,以缓坡区为主;耕地覆盖度呈现低-高-低的过程,陡坡区耕地变化率在不同时段差异明显。近30年富源县耕地变化是在石漠化独特的地理环境下,由人口、经济、政策、交通等因素共同作用而形成的。本文的结论可为评估石漠化区域生态安全和粮食安全提供数据支撑。     

黄土高原地区退耕还林还草模式案例研究——以宁夏原州区为例

对地处黄河上游、黄土高原西北部、水土流失严重并以贫困著称的宁夏原州区退耕还林还草模式进行研究。通过与原州区有关部门座谈、6个村的典型调查、偶遇抽样的农户问卷调查,在对调查记录和取得的73份有效问卷进行分析的基础上,总结了该区退耕还林还草的模式、工程实施的现状;分析该区退耕还林（草）工程实施过程中模式选择带来的一些问题;最后,提出了相应建议。旨在对新形势下巩固已经取得的退耕还林还草成果,进一步推进退耕还林还草等生态建设,提供实践方面的案例剖析。     

土壤水盐运动模式研究及其在干旱区农田的应用

采用预估校正法求解土壤水分运动的h型Richards方程,此方法可以控制一定的迭代步数,但同样可达到二阶精度。同时采用具有二阶高精度的差分法求解土壤盐分运移的对流扩散方程,此格式可避免采用一般差分格式时出现的数值弥散问题。并将上述数学模式对干旱区绿洲棉田,在蒸散条件下土壤水分运动和土壤盐分向上运动积累过程进行数值模拟,模拟结果与测量值吻合较好,可为预报土壤盐碱化提供科学依据。     

基于多源国产高分卫星时空信息的米级分辨率耕地提取

及时准确地获取耕地空间分布数据对于农业生产管理、产量估算、种植结构调整等具有重要意义。目前的耕地提取多基于多时相中低分辨率影像或单时相高分辨率影像,难以满足耕地破碎,农作物种植模式复杂的区域精度需求。基于此,本研究通过协同国产高分一号（GF-1）、高分二号（GF-2）和高分六号（GF-6）卫星影像,探索米级分辨率尺度下的耕地高精度提取方法。该方法以深度神经网络UNet为基础,通过协同GF-1/6的多时相优势和GF-2影像的高空间分辨率构建了CEUNet（Cropland Extraction UNet）模型,以充分挖掘耕地的时相特征和空间几何特征。同时,将基于CEUNet模型提取的米级耕地结果分别与基于UNet和多源不同分辨率遥感影像的语义分割（UNet_m）、基于UNet和单时相高分辨率影像的语义分割（UNet_s）、基于对象的随机森林分类（OBIA）、基于像元的随机森林分类（RF）提取的耕地结果展开对比,分析所提出的方法在不同区域的适宜性。结果表明,基于CEUNet模型提取的米级耕地总体精度达到92.92%,且基于CEUNet提取的耕地的逐像元验证结果在平均F1-Score值上相较于基于对象和基于像元的随机森林分类分别提升了0.21和0.21,相较于UNet_m和UNet_s分别提升了0.04和0.11,其中针对地块破碎,景观异质性高等区域,CEUNet相较于UNet_m和UNet_s提升了0.09和0.26。本研究提出的CEUNet模型能够充分发挥多源国产高分卫星数据的空间和时间优势,两者结合能够快速、高效地提取不同农业景观及不同种植模式的耕地空间分布信息。