当前位置: 首页 > news >正文

多光谱相机助力第四次全国农业普查-农业用地调查

国家政策背景:耕地保护,国之大者

粮食安全是“国之大者”,耕地是粮食生产的命根子。近年来,国家将耕地保护提升到前所未有的战略高度:

严守18亿亩耕地红线: 这是保障国家粮食安全的底线要求。

坚决遏制耕地“非农化”、防止“非粮化”: 明确要求对耕地用途实施最严格的管制,确保耕地主要用于粮食和棉、油、糖、蔬菜等农产品生产。

《国务院关于开展第四次全国农业普查的通知》(国发〔2025〕9号)正式发布。根据通知,国务院决定于2026年开展第四次全国农业普查,普查的主要内容包括农业生产条件、粮食和大食物生产情况、农业新质生产力情况、乡村发展基本情况、农村居民生活情况等,普查工作要求创新方法手段,加强现代化调查手段的应用,利用卫星遥感、无人机和人工智能等技术,准确测量主要农作物播种面积,查清设施农业状况。

在此背景下,精准、高效、动态地掌握耕地利用现状,及时发现并制止违规占用耕地(非农化)和在耕地上种植非粮作物(非粮化)行为,成为落实最严格耕地保护制度的关键挑战。传统依靠人工实地核查的方式,存在效率低、成本高、覆盖难、时效差等痛点,亟需科技赋能。

多光谱相机的技术优势

多光谱相机搭载于无人机平台,能够捕捉地表物体在多个特定光谱波段(远超肉眼可见的RGB三色)的反射或辐射信息。这赋予它独特的优势:

精细识别地物类型: 不同地物(如作物、树木、水体、裸土、建筑)具有独特的光谱“指纹”。通过分析这些光谱特征,可精确区分耕地、林地、草地、建设用地、水域等。

监测作物生长状态: 特定波段组合(如近红外与红边的反射率)可计算归一化植被指数(NDVI)、叶绿素含量等指标,有效识别作物类型(如区分水稻、小麦、玉米)、评估作物长势和健康状况。

大范围高效覆盖: 卫星可实现大区域周期性普查,无人机可灵活应对重点区域高频次、高精度详查,形成“天-空”一体化监测网络。

客观性与可追溯性: 获取的是客观的光谱数据,形成可追溯、可核查的电子证据链。

多光谱相机在耕地保护中的核心应用

一、高精度耕地面积统计与动态监测:

精准测绘: 利用多光谱数据,结合人工智能图像分割算法,可自动、精准地勾绘耕地地块边界,计算实际耕种面积,远超传统统计方法的精度。

二、年度变更调查: 定期获取影像,自动比对前后时相,高效识别新增或减少的耕地范围,掌握耕地数量动态变化,为占补平衡、进出平衡提供精准数据支撑。

永久基本农田核实: 辅助核查永久基本农田地块位置、范围是否准确,是否被占用或改变用途。

三、“非农化”用地智能识别:

1.建设占用监测:清晰识别在耕地上新建的房屋、厂房、道路、硬化场地(如停车场、休闲广场)、堆场、挖湖造景等。建筑、水泥、沥青等硬化地表具有与自然土壤和植被截然不同的光谱特征,极易被检测出来。

2.非法采矿与取土:识别因采矿、挖沙、取土等活动导致的耕地破坏区域。

3.违规“大棚房”与绿化造林: 发现以设施农业为名行非农建设之实的“大棚房”,以及在耕地上违规植树造林(生态林、经济林)的行为。

4.“非粮”种植行为精准发现:

作物种类识别: 通过分析不同粮食作物(小麦、水稻、玉米等)与非粮作物(如苗木、果树、草皮、观赏花卉、中草药)或经济林(如桉树)在不同生长期的光谱特征差异,准确判断耕地实际种植类型。

5.撂荒地识别: 利用植被指数(如NDVI)长时间序列分析,识别长期无植被覆盖或植被覆盖极低的疑似撂荒耕地。

6.养殖坑塘识别: 发现违规将耕地开挖成鱼塘、虾塘等养殖水面的行为。

应用流程

  1. 数据获取: 根据任务需求(普查/详查)选择卫星或无人机平台,规划航线和拍摄时间(避开云层,选择作物特征明显时期)。

  2. 数据处理: 进行辐射定标、大气校正、几何精校正、图像拼接等预处理。

  3. 智能解译:

  1. 利用机器学习/深度学习模型,训练分类器自动识别耕地、非农建设用地、非粮作物等地类。

  2. 计算关键指标(如NDVI)并设定阈值,识别低活力区域(撂荒)或特定作物类型。

  3. 进行多时相变化检测,自动提取变化图斑(新增建设、作物类型转变)。

  4. 结果输出与核查: 生成耕地分布图、非农非粮疑似问题图斑分布图及详细清单。结合地理信息系统(GIS)精准定位,推送至基层田长或执法人员开展现场核查举证。

  5. 闭环管理: 核查结果反馈至管理平台,为执法整治、耕地恢复、目标责任考核提供依据,形成“监测-发现-核查-处置-反馈”的闭环管理机制。

核心价值

效率倍增: 大幅提升监测覆盖范围、频次和效率,降低人力成本。

精度提升: 提供客观、准确、可量化的耕地利用数据,减少人为误差。

早发现早制止: 对“非农化”、“非粮化”苗头性问题实现“发现在初始,解决在萌芽”,降低后期整改难度和损失。

科学决策: 为耕地保护规划、占补平衡、土地整治、农业补贴发放等提供精准数据支撑。

压实责任: 技术手段使监管“长牙齿”,倒逼地方落实耕地保护主体责任。

在严守耕地红线、保障国家粮食安全的时代使命下,多光谱相机凭借其强大的地物识别与监测能力,已成为耕地保护不可或缺的“科技天眼”。它赋能管理部门以更高的效率、更准的精度、更快的响应,织密耕地保护网,让每一寸耕地都得到有效监管,为筑牢大国粮仓、端牢中国饭碗提供坚实的技术保障。拥抱科技创新,是实现“藏粮于地”战略、落实最严格耕地保护制度的必由之路。

http://www.xdnf.cn/news/1203841.html

相关文章:

  • JAVA后端开发——“全量同步”和“增量同步”
  • 基于百度 iframe 框架与语音解析服务的数字人交互系统实现
  • Docker搭建Hadoop集群
  • Apache Ignite 的 JDBC Client Driver(JDBC 客户端驱动)
  • 基于电动自行车控制器设计方案
  • PyTorch中flatten()函数详解以及与view()和 reshape()的对比和实战代码示例
  • dapp前端⾯试题
  • 【QT搭建opencv环境】
  • <RT1176系列11>DMAMUX解读
  • Spring AI 1.0 提供简单的 AI 系统和服务
  • TS面试题
  • 分布式IO详解:2025年分布式无线远程IO采集控制方案选型指南
  • simple-mock-proxy,自动拾取后端接口数据,生成本地mock接口与数据
  • idea启动java应用报错
  • keepalived原理及实战部署
  • vue怎么实现导入excel表功能
  • 最新!Polkadot 更新 2025 路线图
  • C++-关于协程的一些思考
  • ERC20 和 XCM Precompile|详解背后技术逻辑
  • 【Kotlin】如何实现静态方法?(单例类、伴生对象、@JvmStatic)
  • Android中应用进程中Binder创建机制
  • VUE2 学习笔记11 脚手架
  • 从0到500账号管理:亚矩阵云手机多开组队与虚拟定位实战指南
  • 数据结构之顺序表链表栈
  • 分享一个脚本,从mysql导出数据csv到hdfs临时目录
  • CFIHL: 水培生菜的多种叶绿素 a 荧光瞬态图像数据集
  • 雷达系统设计学习:自制6GHz FMCW Radar
  • 深入解析 Spring 获取 XML 验证模式的过程
  • 可以组成网络的服务器 - 华为OD统一考试(JavaScript 题解)
  • 速度革命 Kingston FURY PCIe 5.0 NVMe装机体验