Reevaluating suitability estimates based on dynamics of cropland expansion in the Brazilian Amazon

Agricultural suitability maps are a key input for land use zoning and projections of cropland expansion. Suitability assessments typically consider edaphic conditions, climate, crop characteristics, and sometimes incorporate accessibility to transportation and market infrastructure. However, correct weighting among these disparate factors is challenging, given rapid development of new crop varieties, irrigation, and road networks, as well as changing global demand for agricultural commodities. Here, we compared three independent assessments of cropland suitability to spatial and temporal dynamics of agricultural expansion in the Brazilian state of Mato Grosso during 2001–2012. We found that areas of recent cropland expansion identified using satellite data were generally designated as low to moderate suitability for rainfed crop production. Our analysis highlighted the abrupt nature of suitability boundaries, rather than smooth gradients of agricultural potential, with little additional cropland expansion beyond the extent of the flattest areas (0–2% slope). Satellite-based estimates of the interannual variability in the use of existing crop areas also provided an alternate means to assess suitability. On average, cropland areas in the Cerrado biome had higher utilization (84%) than croplands in the Amazon region of northern Mato Grosso (74%). Areas of more recent expansion had lower utilization than croplands established before 2002, providing empirical evidence for lower suitability or alternative management strategies (e.g., pasture–soya rotations) for lands undergoing more recent land use transitions. This unplanted reserve constitutes a large area of potentially available cropland (PAC) without further expansion, within the management limits imposed for pest management and fallow cycles. Using two key constraints on future cropland expansion, slope and restrictions on further deforestation of Amazon or Cerrado vegetation, we found little available flat land for further legal expansion of crop production in Mato Grosso. Dynamics of cropland expansion from more than a decade of satellite observations indicated narrow ranges of suitability criteria, restricting PAC under current policy conditions, and emphasizing the advantages of field-scale information to assess suitability and utilization.     

Assessing quality of volunteer crowdsourcing contributions: lessons from the Cropland Capture game

Volunteered geographic information (VGI) is the assembly of spatial information based on public input. While VGI has proliferated in recent years, assessing the quality of volunteer-contributed data has proven challenging, leading some to question the efficiency of such programs. In this paper, we compare several quality metrics for individual volunteers’ contributions. The data were the product of the ‘Cropland Capture’ game, in which several thousand volunteers assessed 165,000 images for the presence of cropland over the course of 6 months. We compared agreement between volunteer ratings and an image's majority classification with volunteer self-agreement on repeated images and expert evaluations. We also examined the impact of experience and learning on performance. Volunteer self-agreement was nearly always higher than agreement with majority classifications, and much greater than agreement with expert validations although these metrics were all positively correlated. Volunteer quality showed a broad trend toward improvement with experience, but the highest accuracies were achieved by a handful of moderately active contributors, not the most active volunteers. Our results emphasize the importance of a universal set of expert-validated tasks as a gold standard for evaluating VGI quality.     

遥感模式分类中的空间统计学应用——以面向对象的遥感影像农田提取为例

如何有效地从遥感图像中提取所需信息,是遥感图像处理和应用的关键,而尺度选择问题一直是影响遥感信息提取精度的关键问题之一。本文论述了利用空间统计学方法解决遥感影像模式分类中的尺度问题的理论基础。针对面向对象影像分析问题,将影响遥感影像多尺度分割的尺度分割参数概括为空间属性分割参数、光谱属性分割参数和影像对象面积阈值参数,并分别提出了基于统计学的尺度参数估计方法。以SPOT-5影像面向对象农田提取为例,基于变异函数方法进行了尺度优选试验,系列尺度分类试验结果表明基于空间统计学尺度估计得到的尺度分割结果进行分类能得到最高的精度,进而证明了基于空间统计学方法进行面向对象信息提取尺度估计的有效性。该方法是完全数据驱动的方法,基本不需要先验知识参与。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会占用大量计算资源且耗费大量时间,本文提出的方法不仅能在一定程度上保证面向对象信息提取的精度,而且在一定程度上也提高了面向对象信息提取的效率和自动化程度。     

中国农村转型与耕地保护机制

我国农村和城市的发展都处在转型时期，对土地的需求将进一步扩展，而开发边际土地的余地已经有限，未来耕地食物安全的形势将更趋势严峻，因而保护耕地成为我国的基本国策，但实际上由于缺乏保护机制，耕地仍在继续向效益更高的其它土地用途转移，因此，保护耕地的根本大计在于建立机制，保护耕地的经济机制是提高农业的比较经济效益，耕地生态服务功能的价值实现至关重要，在政策管理机制方面，要强化政府在耕地保护中的作用，规范土地管理行为，明确独立于市场的政府土地管理目标，并以法律形式固定的规划作为实现目标的手段，城市发展要加强内涵集约度。     

空间特性约束的县域耕地生产效益评价——以紫云苗族布依族自治县为例

本文以紫云苗族布依族自治县为试点,首先利用地理信息空间分析技术,分析评价耕地空间特征、农业物资运输配套设施空间分布、农业灌溉资源空间分布等因子对耕地生产效益的影响。然后从地理国情普查、耕地地球化学质量调查等成果数据中甄选影响因子,构建影响因子样本集,提出梯度距离概念,计算等级耕地经济效益权重,并构建偏最小二乘回归模型,评价各因子对耕地生产效益的影响。最后从地理空间角度提出了提升县域农业生产效益的改良措施。     

深度学习支持下的丘陵山区耕地高分辨率遥感信息分区分层提取方法

耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取。试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。     

结合 DEM 的地表覆盖自相关性分析

地表覆盖的空间变化可以反映人类的生存环境,其空间数据的相关性也反映着一些重要信息。在维多利亚州中,耕地一直占着比较大的比重,本文根据landsat TM影像分类得到地表覆盖数据,发现各地表覆盖间类型间的关系,并结合DEM数据研究耕地在维多利亚州的空间分布特点。     

清末耕地空间分布格局重建方法比较

揭示历史时期土地利用/覆盖变化是认识人类活动对气候和环境影响的基础。本文在耕地面积、人口数量、土地利用及森林分布等多源数据基础上,分别以近代耕地空间分布格局和历史时期耕地潜在分布区为边界条件,通过构建耕地垦殖倾向指数模型分配耕地面积,在1 km×1 km象元尺度上重建了清末(1908年)松嫩平原耕地空间格局,并对重建结果进行分析比较。结果表明:1两种方法重建的耕地空间分布范围格局基本一致,耕地空间定位吻合率约为68%。清末(1908年)耕地集中分布在松嫩平原东部和南部地区;2以历史时期耕地潜在分布为边界条件的重建结果,较以近代耕地空间分布格局为限制范围的重建结果更准确,更符合历史事实。     

过去百年青海和西藏耕地空间格局重建及其时空变化

网格化的历史土地利用/覆被数据集,可为历史气候变化和碳循环研究提供基础数据。本文估算了1910年,并订正了1950-2000年青海和西藏的省域耕地面积数据;基于现代耕地空间格局,量化了海拔高程和地面坡度与耕地空间分布之间的关系,构建了历史耕地网格化重建模型。将1910、1960、1980和2000年的省域耕地面积数据带入网格化重建模型,得到了4个时间断面的耕地空间格局。结果表明:青藏两省耕地面积1910-1950年稳定,1950-1980年快速增加,1980-2000年基本稳定,略有降低。就空间格局而言,1960-1980年,河湟谷地和"一江两河"地区土地开垦范围的扩张和垦殖强度的增长在过去百年最为明显。模型检验表明,模型重建的2000年耕地空间格局与2000年遥感数据相关系数达0.92。     

青藏高原河谷地区历史时期耕地格局重建方法探讨——以河湟谷地为例

青藏高原受其特殊自然地理环境条件的限制,耕地主要分布在自然环境条件相对优越的河谷地区,人为因素对耕地分布范围的作用和影响极其微弱,尤其是在历史时期生产力水平较低的前提下,耕地的空间分布主要取决于土地的宜垦程度。本文将影响青藏高原河谷地区耕地分布的因子按其性质分为限制性因子和非限制性因子,并以此为基础排除了高原河谷地区不适宜耕作的地区,在适宜耕作的地区根据土地的宜垦程度,按"先优后劣"的原则将历史时期的耕地数据分配到空间上。选取青藏高原农业发展历史悠久的河谷地区之一河湟谷地作为实例,重建该区1726年耕地空间格局。将重建结果与已有的M模型重建结果进行对比分析,两者重建的耕地在空间分布上呈现出一致性,但重建结果在垦殖范围与垦殖强度上存在一定的差异;M模型的重建主要是以现代耕地分布格局为基础重建,忽略了现代耕地空间分布受现代农业技术的影响;而本文模型则是从低生产力水平前提下影响历史时期耕地分布的因子出发,重建结果更具合理性。