王小燕 黃 平 楊 建 任國(guó)業(yè) 劉衛(wèi)東

一、前言

我國(guó)的基本國(guó)情決定了我國(guó)有必要確保口糧的自給自足，為提高農(nóng)民種糧積極性和糧食產(chǎn)量，確保糧食安全，自2002年起，我國(guó)實(shí)施了農(nóng)業(yè)糧食補(bǔ)貼。補(bǔ)貼的依據(jù)基本是根據(jù)確權(quán)面積、二輪承包耕地面積、實(shí)際種糧面積、依據(jù)原計(jì)稅面積、耕地面積這五項(xiàng)進(jìn)行補(bǔ)貼，不同省區(qū)市依據(jù)其中一項(xiàng)或者多項(xiàng)組合進(jìn)行糧食補(bǔ)貼。在此類傳統(tǒng)方法中，存在諸多弊端，一方面這五項(xiàng)數(shù)據(jù)大多不是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，不能很好地反映當(dāng)年糧食的種植情況，另一方面耕地面積精度不準(zhǔn)，需大量基層干部實(shí)地測(cè)量，不僅延遲了補(bǔ)貼的發(fā)放時(shí)間，還讓基層干部疲于奔命。

針對(duì)糧食補(bǔ)貼方式中存在的問(wèn)題，研究利用2017年12月全國(guó)整省推進(jìn)農(nóng)村承包地確權(quán)登記頒證試點(diǎn)工作為契機(jī)，研究解決問(wèn)題的方法。首先，本文以云南省6個(gè)縣為研究區(qū)，首先利用全國(guó)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)確權(quán)調(diào)查成果，結(jié)合航空航天遙感影像，利用面向地塊的農(nóng)作物遙感分類方法識(shí)別出研究區(qū)休耕輪作地塊，再結(jié)合承包地確權(quán)的權(quán)屬數(shù)據(jù)，科學(xué)準(zhǔn)確快速地將休耕輪作補(bǔ)貼發(fā)放到農(nóng)民手中。其次，將此方法推廣到糧食補(bǔ)貼中，查清農(nóng)戶承包地塊的面積及空間位置，與不同作物種植地塊的面積及空間位置相掛接，徹底明晰土地權(quán)屬，同時(shí)建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，為今后開(kāi)展工作奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為糧食補(bǔ)貼提供科學(xué)、快速、準(zhǔn)確的補(bǔ)貼方式，減輕基層政府的工作負(fù)擔(dān)。

二、全國(guó)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)確權(quán)調(diào)查成果數(shù)據(jù)和耕地輪作休耕任務(wù)落實(shí)數(shù)據(jù)概述

全國(guó)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)的確權(quán)工作是指在上一輪土地承包的基礎(chǔ)上，以航空正射影像圖（DOM）為基礎(chǔ)，查清承包地塊的面積和空間位置，把承包地塊、面積、合同、權(quán)屬證書(shū)全面落實(shí)到戶，依法賦予農(nóng)民土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)。該工作于2018年完成，成果數(shù)據(jù)主要由地理信息數(shù)據(jù)和權(quán)屬數(shù)據(jù)兩部分組成。耕地輪作休耕試點(diǎn)工作于2017年擴(kuò)大規(guī)模，是指利用遙感技術(shù)，結(jié)合承包地確權(quán)數(shù)據(jù)和遙感影像數(shù)據(jù)，核查休耕輪作到戶到地，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)補(bǔ)貼。

三、研究方法和技術(shù)路線

（一）研究方法

利用遙感和GIS結(jié)合的方法，利用衛(wèi)星遙感影像，結(jié)合全國(guó)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)確權(quán)調(diào)查成果數(shù)據(jù)的地塊空間位置數(shù)據(jù)與遙感影像疊加，結(jié)合外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，采用面對(duì)地塊的作物遙感分類方法判斷地塊種植作物品種和符合輪作休耕要求作物的種植面積，再與輪作休耕情況表進(jìn)行掛接，再結(jié)合全國(guó)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)確權(quán)調(diào)查成果的權(quán)屬數(shù)據(jù)，提取出每個(gè)休耕地塊的面積、作物信息、空間信息、權(quán)屬信息，使休耕輪作補(bǔ)貼精準(zhǔn)快速地補(bǔ)貼到地進(jìn)而到人，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理和補(bǔ)貼資金準(zhǔn)確發(fā)放的目的。

（二）研究路線（見(jiàn)下頁(yè)圖1所示）

四、研究區(qū)概況

云南省休耕輪作遙感核查工作從2017年開(kāi)始，試點(diǎn)區(qū)域從2017年的魯?shù)?、開(kāi)遠(yuǎn)、彌勒、硯山4個(gè)縣市到2018年和2019年的6個(gè)縣市（見(jiàn)下頁(yè)圖2），新增了隆陽(yáng)縣和沾益區(qū)。本文以彌勒市為研究對(duì)象，概述研究過(guò)程和方法。彌勒市是云南省紅河哈尼彝族自治州下轄縣級(jí)市，地處云南省東南部，紅河哈尼彝族自治州北部，位于北緯23°50′-24°39′，東經(jīng)103°04′-103°49′之間，幅員面積4004平方公里。地處亞熱帶季風(fēng)氣候，海拔在870-2315米之間，年降雨量834.5毫米，平均氣溫18.8℃。

圖2 云南省2019年耕地休耕遙感核查線分布圖

五、面向地塊分類的耕地休耕遙感分類

（一）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

休耕輪作遙感核查需要的數(shù)據(jù)主要是遙感影像數(shù)據(jù)、地塊數(shù)據(jù)和觀測(cè)數(shù)據(jù)。

1.遙感數(shù)據(jù)。遙感數(shù)據(jù)主要采用兩種數(shù)據(jù)：一是Google地球上免費(fèi)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)來(lái)源較廣，包括QuickBird、SPOT、Landsat等遙感數(shù)據(jù)和一些航拍數(shù)據(jù)。它將空間分辨率分為20個(gè)級(jí)別，級(jí)別越高影像的空間分辨率越高，本文采用的是第18級(jí)影像，分辨率為0.6米，該數(shù)據(jù)為不同時(shí)相多景影像拼接而成，沒(méi)有準(zhǔn)確的時(shí)相，但是其具有較高的空間分辨率，包含了較為準(zhǔn)確的地理幾何信息，將其作為外業(yè)訓(xùn)練樣本調(diào)查的主要參考數(shù)據(jù)，以及內(nèi)業(yè)解譯時(shí)作為輔助參考。二是德國(guó)rapideye影像和美國(guó)planet影像，空間分辨率分別為5米和3米，都是2019年11月獲取，用于識(shí)別農(nóng)作物地物信息，進(jìn)而判斷是否休耕，如下頁(yè)圖3所示。將獲取的Google地球上免費(fèi)衛(wèi)星數(shù)據(jù)和Rapideye、Planet數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)大氣校正、正射校正、重投影、幾何精校正等預(yù)處理，進(jìn)而進(jìn)行拼接和裁剪，為后續(xù)農(nóng)作物識(shí)別和休耕判斷等做準(zhǔn)備。

圖3 Googleearth0.6米衛(wèi)星影像、3米Planet和5米R(shí)apideye數(shù)據(jù)

2.地塊數(shù)據(jù)。地塊數(shù)據(jù)采用全國(guó)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)確權(quán)調(diào)查成果數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)準(zhǔn)確記錄了地塊形狀、大小、四至、邊界等空間分布矢量數(shù)據(jù)，是面對(duì)地塊分類的重要數(shù)據(jù)之一。另外該數(shù)據(jù)還有地塊權(quán)屬數(shù)據(jù)，包括發(fā)包方、承包方、承包地塊信息、權(quán)屬來(lái)源、承包經(jīng)營(yíng)登記簿、承包經(jīng)營(yíng)權(quán)證等，地塊屬性數(shù)據(jù)，地塊圖層的屬性包括地塊代碼、實(shí)測(cè)面積、地塊四至等，為休耕任務(wù)的核查提供準(zhǔn)確的地塊空間分布位置、地塊面積等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息支撐，通過(guò)地塊空間位置數(shù)據(jù)與遙感影像疊加，判斷地塊種植作物品種和符合輪作休耕要求作物的種植面積，統(tǒng)計(jì)計(jì)算經(jīng)營(yíng)主體的補(bǔ)貼發(fā)放金額，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理和補(bǔ)貼資金準(zhǔn)確發(fā)放的目的。如圖4所示。

3.觀測(cè)數(shù)據(jù)。結(jié)合高清Googleearth遙感影像和承包地確權(quán)地塊數(shù)據(jù)，實(shí)地采樣時(shí)在ArcGIS軟件中對(duì)各樣本地塊進(jìn)行農(nóng)作物類型填圖，得到地塊級(jí)別的農(nóng)作物類型樣本；由于后續(xù)要用到像元尺度的農(nóng)作物類型樣本，所以將樣本地塊的矢量邊界疊加到rapideye影像或者planet影像上，從而將農(nóng)作物類型地塊樣本轉(zhuǎn)換為像元樣本。

圖4 地塊數(shù)據(jù)與影像圖

（二）面向地塊分類的休耕地塊解譯

1.面向地塊的農(nóng)作物分類。面向地塊的農(nóng)作物分類實(shí)質(zhì)上是面向?qū)ο蠓诸?，只是改變了分類的基本單元，即將單個(gè)“地塊”對(duì)象作為基本單元進(jìn)行分類，因此面向地塊的分類在分類方法的使用上與像元分類、對(duì)象分類是一致的。因此，本文采用的具體分類策略是以像元分類為基礎(chǔ)，首先對(duì)遙感影像進(jìn)行基于像元的分類，然后根據(jù)地塊內(nèi)像元占比最高的作物類別作為該地塊作物類型，這種分類方法對(duì)地塊邊界數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性有較高要求，因此農(nóng)村土地承包地確權(quán)數(shù)據(jù)起到了關(guān)鍵作用。具體方法是采用監(jiān)督分類方法，結(jié)合野外樣方，將研究區(qū)分為荒地、豆類、玉米、樹(shù)林、果樹(shù)、蔬菜等作物，在遙感影像上逐像元進(jìn)行分類。然后利用遙感和地理信息系統(tǒng)手段，將監(jiān)督分類解譯結(jié)果與輪作休耕任務(wù)地塊矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，通過(guò)解譯判別各地塊內(nèi)像元占比最高的作物類別作為該地塊的作物類型，然后對(duì)矢量數(shù)據(jù)屬性信息表進(jìn)行屬性信息補(bǔ)充，賦予承包地確權(quán)地塊作物類型屬性。

2.解譯結(jié)果分析。（1）評(píng)價(jià)方法，利用歷年建立的驗(yàn)證點(diǎn)圖斑，結(jié)合GoogleEarth高清影像和實(shí)地地面調(diào)查，確定驗(yàn)證點(diǎn)圖斑的地表覆蓋類型，與解譯的類型進(jìn)行比較統(tǒng)計(jì)，計(jì)算地物識(shí)別精度混淆矩陣。（2）評(píng)價(jià)結(jié)果，抽取彌勒市驗(yàn)證點(diǎn)共計(jì)258個(gè)，涉及258個(gè)任務(wù)地塊，其中250個(gè)地塊識(shí)別準(zhǔn)確，地塊識(shí)別精度為96.51%；驗(yàn)證地塊圖斑總面積為1050畝，遙感識(shí)別準(zhǔn)確的圖斑面積為1050畝。計(jì)算混淆矩陣結(jié)果見(jiàn)下頁(yè)表1。

表1 精度評(píng)價(jià)結(jié)果表

六、休耕結(jié)果和糧食補(bǔ)貼

將判定的休耕信息表導(dǎo)出，形成遙感核查結(jié)果信息表，有關(guān)部門可依據(jù)表中的信息開(kāi)展“到戶到地任務(wù)完成面積”的完成情況審查工作，并根據(jù)完成休耕任務(wù)地塊面積來(lái)落實(shí)補(bǔ)貼發(fā)放政策。如表2所示。

七、結(jié)論

表2 分級(jí)統(tǒng)計(jì)完成休耕任務(wù)表

（一）確定休耕補(bǔ)貼

綜上所述，全國(guó)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)確權(quán)調(diào)查成果數(shù)據(jù)在云南休耕輪作監(jiān)測(cè)任務(wù)中，按照具體作業(yè)順序，主要起到兩個(gè)作用：一是基于面對(duì)地塊的農(nóng)作物遙感解譯時(shí)使用其農(nóng)田地塊信息；二是作為休耕輪作檢測(cè)任務(wù)基礎(chǔ)的最重要的數(shù)據(jù)開(kāi)展休耕工作。由于地塊數(shù)據(jù)具有長(zhǎng)期穩(wěn)定性，且具有提供邊界、位置、面積等地理信息，也是農(nóng)田管理的基本單元，對(duì)遙感地物分類起著極大作用，調(diào)用已有的地理信息作為條件約束將提升遙感應(yīng)用能力，是未來(lái)遙感應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)?？梢?jiàn)全國(guó)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)確權(quán)調(diào)查成果數(shù)據(jù)應(yīng)用前景非常廣闊，從而為休耕輪作任務(wù)實(shí)現(xiàn)到地到戶的精準(zhǔn)補(bǔ)貼提供科學(xué)準(zhǔn)確的依據(jù)。

（二）全國(guó)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)確權(quán)登記成果在糧食補(bǔ)貼中的推廣意義

傳統(tǒng)的糧食補(bǔ)貼方式存在費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、補(bǔ)貼方式不科學(xué)等問(wèn)題，本文通過(guò)介紹確權(quán)成果數(shù)據(jù)在云南休耕輪作任務(wù)中的應(yīng)用，進(jìn)而推廣到糧食補(bǔ)貼中，利用確權(quán)成果數(shù)據(jù)和最新遙感影像數(shù)據(jù)，為種糧地塊在影像上的識(shí)別提供準(zhǔn)確的地塊邊界信息，以及地塊屬性信息，為糧食補(bǔ)貼實(shí)現(xiàn)到地到戶科學(xué)、快速、準(zhǔn)確的補(bǔ)貼提供依據(jù)。此方法適用不同地域、不同作物的糧食補(bǔ)貼，確保農(nóng)民收入和糧食安全。

（三）存在的問(wèn)題

全國(guó)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)確權(quán)調(diào)查成果數(shù)據(jù)在應(yīng)用時(shí)也存在諸多問(wèn)題，如：（1）承包地?cái)?shù)據(jù)時(shí)相過(guò)舊，雖然地塊的邊界和屬性相對(duì)穩(wěn)定，但是畢竟隨著時(shí)間推移，總有變化的地方，需要數(shù)據(jù)使用者根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際情況進(jìn)行核實(shí)更新。（2）承包地?cái)?shù)據(jù)在遇到無(wú)法分隔的時(shí)候，于是會(huì)出現(xiàn)實(shí)際壟向不對(duì)稱的情況，這時(shí)候需根據(jù)遙感影像進(jìn)行分割。（3）由于承包地?cái)?shù)據(jù)采用的是高分辨率影像進(jìn)行作業(yè)，精度較高，在實(shí)際應(yīng)用中，采用的遙感影像實(shí)際上幾乎比其精度低，如何將不同精度數(shù)據(jù)進(jìn)行融合是亟待解決的問(wèn)題。