基于遥感的南方丘陵山区耕地撂荒研究

吴 峰 李沛鸿 熊 凡 袁逸敏

(江西理工大学 土木与测绘工程学院, 江西 赣州 341099)

0 引言

在工业化和城镇化快速推进的背景下,我国农村劳动力数量大幅降低,很多地方出现大范围的耕地撂荒现象[1]。我国耕地状况主要表现为人均耕地面积小,总体质量不高[2],耕地资源稀缺。耕地撂荒对国家粮食安全存在很大影响[3-4],也易造成土壤有机碳的减少和土壤结构的恶化[5]、加剧人地矛盾[6]等,为此,提取撂荒地的空间分布、规模和数量,对耕地保护、提高耕地耕作效率、促进耕地集约化应用和巩固脱贫攻坚成果极其重要。

我国南方丘陵山区受地理条件的制约,耕地撂荒范围广,持续时间长,有效耕地面积正逐步缩减。中央一号文件《中共中央 国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》强调,要“牢牢守住保障国家粮食安全和不发生规模性返贫两条底线”“实行耕地保护党政同责,严守18亿亩耕地红线”。面对我国优质耕地少、后备耕地资源不足的现状[7],在深入实施“藏粮于地”的战略下,对南方丘陵山区的撂荒地研究尤为重要。为此,选取江西省的典型山区县(安福县)为研究区,通过支持向量机(support vector machine ,SVM)算法对Landsat-8遥感卫星数据进行土地利用分类,制定撂荒和复垦判别规则,提取耕地撂荒和复垦信息。

1 研究区概况

安福县地处江西中部偏西、吉安市西北部,隶属吉安市(114°E～114°47′E、27°4′N～27°36′N),面积2 793.15 km2。该县地势西北比东南高,南部和东北部为低山丘陵岗埠地形;县域地貌以侵(或剥、溶)蚀构造地形为主,河谷洪冲积平原也占一定比例。该县属中亚热带季风湿润气候,气候温和,降雨充沛,日照时间长,干湿季明显,是我国13个粮食主产区的100个粮食生产大县之一,耕地面积约446.67 km2,有“赣西粮仓”之称,全国第一批商品粮基地县,属省直管县。2020年该县下辖7个镇12个乡,全县常住人口约32.90万人。

2 数据与方法

2.1 数据源

本文所用到的遥感影像数据和数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据来源于地理空间数据云网站,分辨率30 m,时相主要集中在6—10月份;用于分类和验证的高分辨率影像为GGGIS(一款下载地图软件)卫星影像数据和ArcGIS卫星影像数据,分别来源于GGGIS地图下载器和全能电子地图下载器,地图级别越高分辨率越高,本文所用为17级,分辨率1.2 m;人口劳动力数据来源于安福县人民政府网站和安福县统计年鉴。

2.2 研究方法

根据第三次全国土地调查土地分类方法和《土地利用现状分类(GB/T21010—2017)》,考虑研究区实际情况,将土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和裸地六大类。研究区的耕地类型存在梯田及细碎地块,为了更好地选取样本,用双线性内插法将像元大小重采样为15 m;选择样本时,参考高分辨率影像和已合并的7个波段值(红、绿、蓝、近红外四个波段、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、高程数据和坡度数据,保证样本的准确性和代表性;计算样本间的可分离性验证分类精度;用SVM方法解译遥感影像[8],用Majority分析法消除孤立像元,对错分斑块人工修正[9],得到土地利用分类图。

不同学者对耕地撂荒的时间定义有不同的看法,比如荒芜一年以上[10-11]、荒芜两年及以上[12]、荒芜一季或一季以上[13-14]可视为撂荒。根据研究区实际情况,本文将耕地荒芜两年及以上视为撂荒,低于两年则视为耕地休耕。基于对撂荒地时间的定义及耕地可能演变的形态,本文建立的耕地撂荒判别规则如下：t年有耕地斑块A,t+1年、t+2年斑块A未发生变化,则仍视为耕地;t+1年A未发生变化,t+2年A变为草地、裸地或稀疏林地,视为耕地休耕;t+1年A转为裸地、草地或稀疏林地,t+2年经过复垦又变回耕地,视为耕地休耕;t+1年A转为裸地、草地或稀疏林地,t+2年A仍保持t+1年的状态,视为耕地撂荒。

用每年的撂荒面积与基准年耕地面积作比值计算,能定量表达耕地撂荒程度,比值结果称为撂荒率。计算公式如下：

(1)

式中,Pi表示撂荒率;Si表示第i年的撂荒面积;A0表示基准年耕地面积。

撂荒地的复垦识别规则为：t年有撂荒地斑块St,t+1年有耕地斑块At+1,统计St与At+1的重叠部分,所得结果即为撂荒地复垦范围。

用后一年复垦的耕地面积与前一年的撂荒面积作比值计算,能定量表达撂荒耕地的复垦程度,比值结果称为复垦率。计算公式如下：

(2)

式中,Pr表示复垦率;Ai+1表示第i+1年复垦的耕地面积;Si表示第i年的撂荒面积。

3 结果分析

3.1 SVM方法分类结果精度

通过SVM方法得到安福县2013—2020年连续8年的土地利用分类图,遥感影像分类结果用混淆矩阵验证分类精度,确保分类的准确性和可靠性,2013—2020年SVM分类结果的总体精度依次为88.84%、86.21%、89.93%、86.67%、85.64%、89.75%、87.50%、84.73%,Kappa系数依次为0.85、0.82、0.87、0.83、0.82、0.85、0.84、0.81,符合本研究的精度要求。其中,2017、2020年的遥感影像分类精度较低,主要是受到云量影响。

3.2 撂荒地提取结果分析

利用撂荒地提取规则,得到2015—2020年的撂荒地空间分布图(图1)。从图中可看出,撂荒现象在整个研究区呈零散状态分布,但主要分布在研究区的东部、东北部和东南部地区,其他区域的撂荒面积相对较少,2015年以来每年的撂荒面积和撂荒率如表1所示。

表1 安福县2015—2020年撂荒地统计结果

(a)2015年

(b)2016年

(c)2017年

(d)2018年

(e)2019年

(f)2020年图1 安福县耕地撂荒图

可以看出,撂荒面积较大的年份出现在2018和2019年,撂荒面积分别为4 839.53 hm2和5 970.39 hm2,撂荒率分别达到10.76%和11.60%,撂荒率最低的是2015年,为4.26%。2015—2020年的撂荒面积和撂荒率呈先增后减趋势。经查阅相关文献资料得知,安福县在2012—2019年内城市人口增加了5.63万人,城市化率上涨了11%,农村人口减少3.51万人,减少人数占2012年的13.89%,农业劳动力大量析出使得撂荒形势更加严峻,为遏制撂荒发展态势,从2019年12月至2021年12月,安福县争取用两年时间有效解决耕地抛荒问题,贯彻执行吉安市治理耕地抛荒的相关政策,如“属于基本农田的,承包户要主动复耕复种”“自身无法复耕的,要统一接受流转”以及各类高新技术人才的引进、各种奖补政策的制定实施,有政府的大力支持和帮扶,不少在外务工人员回到家乡承包撂荒的土地,进行大规模的农业生产,到2020年,安福县农村人口有23.22万人,增长人数占2019年的6.70%。研究中2019—2020年撂荒情况得以好转,也正说明了抛荒整治工作正在推进,并取得了一定的成效。

为分析耕地持续撂荒动态,以2013年耕地为基准,提取不同时间段撂荒地的分布,统计持续撂荒面积以及撂荒率(表2)。由表2可知,持续撂荒时间在4年以内的面积较大,均在1 000 hm2以上,撂荒率均在2%以上,持续撂荒5年以上的面积相对较小,到2020年,即持续7年未耕作的有677.89 hm2,与持续2年未耕作的相比,减少了1 434.16 hm2,说明耕地荒废闲置一定时间后,会得到再次的复垦利用,不会任其一直持续撂荒下去。

表2 安福县持续撂荒地面积统计

安福县属于典型的山区县,受地理位置、劳动力、水文条件的影响,各个乡镇的耕作水平也存在差异,因此统计安福县19个乡镇每一年的撂荒面积,对进一步分析研究区的撂荒情况很有必要性。经统计山庄乡、金田乡、枫田镇、洲湖镇撂荒现象比较严重,年平均撂荒面积在300 hm2以上。彭坊乡、浒坑镇、章庄乡撂荒现象较轻,年平均撂荒面积在100 hm2以下,浒坑镇在所有乡镇中撂荒面积最少,平均年撂荒面积为26.70 hm2。

3.3 复垦地提取结果分析

利用2015—2020年的撂荒地和耕地范围,提取2016—2020年撂荒地复垦区域(图2)。可以看出,复垦区域主要分布在山庄乡、竹江乡、瓜畲乡、枫田镇等乡镇,这也是耕地撂荒现象较明显的区域。复垦率如表3所示,2020年复垦面积最大,达到1 587.39 hm2,2016年的复垦面积最小,为431.83 hm2;2018—2020年的复垦面积逐渐增加,复垦率从16.12%上升至26.59%,说明撂荒现象越来越受到重视,相关部门采取措施鼓励引导当地农民复耕复垦,极力遏制撂荒现象蔓延。近年来安福县也在大力推进高标准农田项目建设,尤其是2017年,举全县之力,高质量完成了35.17 km2高标准农田建设任务,2017年的复垦率较高,可能与此有关。

表3 安福县2016—2020年撂荒地复垦统计结果

(a)2016年

(b)2017年

(c)2018年

(d)2019年

(e)2020年图2 安福县撂荒地复垦图

在自然和社会因素作用下,耕地撂荒现象无可避免,但可以采取相关措施改善这一问题。如对自然基础薄弱的农田加强基础设施建设,提升抵御自然灾害风险能力,安福县山区地形范围大,自然条件差,很多农田水利设施不到位,农业生产条件得到提高,耕地才能不被撂荒;继续保持土地流转政策,合理利用土地,提高撂荒土地利用率;加强土地开发整理与集约化应用,如枫田镇、瓜畲乡、山庄乡的景观格局多样化、耕地破碎化,撂荒现象严重,可将小块耕地翻垦整理成大片耕地再统一划分给农户,便于大型机器投入使用,促使土地扭转,提高耕地可利用率;对撂荒现象较轻的区域可加快推进高标准农田建设,保证耕地质量,增加粮食产量;加大宣传力度,增加种粮补贴,调动农民种粮积极性,增加农业劳动力,以改善耕地撂荒现象。

4 结束语

本文基于2013—2020年江西省安福县的Landsat-8遥感数据,参考GGGIS卫星影像和ArcGIS卫星影像图,利用SVM算法分类,根据建立的耕地撂荒、复垦判别规则提取了撂荒面积、复垦面积和持续撂荒面积,制作撂荒及复垦空间分布图,得到以下结论：①用SVM算法的总体分类精度在84.73%～89.93%之间,Kappa系数在0.81～0.87之间,可以将分类结果用于耕地撂荒的判别。②年平均撂荒面积为3866.61 hm2,年平均撂荒率为7.91%,可以看出安福县撂荒现象比较严重。③持续撂荒面积和撂荒率呈下降趋势,持续7年的撂荒率仅为1.37%。④山庄乡、金田乡、枫田镇、洲湖镇撂荒现象较重,年均撂荒面积均在300 hm2以上;彭坊乡、浒坑镇、章庄乡撂荒现象较轻,年均撂荒面积在100 hm2以下。⑤2018—2020年的复垦率从16.12%上升至26.59%,说明撂荒现象越来越受到重视,撂荒地逐渐恢复耕种,撂荒蔓延现象得到控制。⑥研究区耕地撂荒受到自然和社会两方面的影响,农村劳动力析出为主导因素。

通过遥感技术和地理信息系统技术对安福县的撂荒和复垦状况进行研究,具有一定的科学性[15],对以后的土地利用和粮食生产也有一定的价值意义,但也存在一些不足,比如：安福县地形复杂,植被类型多样,草地、林地和耕地之间容易错分,后续可以通过人机交互解译方式,并且选择足够多的样本数量,使得土地利用分类与实际情况更加贴近;通过查阅资料发现,由于耕地撂荒的复杂性,并且很难获得历年的高分辨率影像,因而缺少历史年份真实的撂荒地规模和数量,研究缺乏验证分析,因此实验中只能通过影像的分类精度间接说明提取的撂荒地精度,后续可以采取多种识别方法进行对比分析,增加结果的说服力与可信度。