基于ArcGIS的丘陵山地农田宜机化适宜性评价方法研究

敖宁玉 鲍安红 胡嫚 张森林

摘要：宜机化改造是解决丘陵山区机械化发展不平衡的必由之路，在改造之前进行适宜性评价能有效提高改造过程中的科学性和针对性。选取地块形状指数、连片性、农村建筑、交通条件、地表粗糙度、地形起伏度6个宜机化限制因子，以重庆市开州区一个待改造项目为例，结合层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和K-means聚类分析方法以及模糊理论，以ArcGIS为平台构建丘陵山地宜机化改造适宜性综合评价模型。结果表明，各影响因子的权重排序为：地形起伏度>地表粗糙度>连片性>形状指数>交通条件>农村建筑，为后续的加权叠加分析提供基础依据；评价目标的宜机化改造适宜性综合评价结果为比较适宜，其中适宜、比较适宜、比较不适宜、不适宜的区域分别占改造区域面积的41.87%、44.79%、12.8%、0.54%。基于ArcGIS的适宜性评价方法能有效进行丘陵耕地适宜性评价，提高宜机化改造效率，加快丘陵耕地機械化进程。

关键词：丘陵山地；宜机化；层次分析法；K-means聚类算法；模糊综合评价；适宜性评价

中图分类号：S284  文献标识码：A  文章编号：20955553 （2024） 03-0260-09

Research on the suitable mechanization evaluation method of terraced farmlandin hilly mountainous areas based on ArcGIS

Ao Ningyu， Bao Anhong， Hu Man， Zhang Senlin

（College of Engineering and Technology，  South West University， Chongqing， 400715， China）

Abstract：

The suitable mechanization transformation  is the only way to address the imbalance of the mechanization development in hilly and mountainous areas.  The suitability evaluation before initiating the transformation can effectively increase scientificity and targeted effectiveness throughout the transformation process. In this study， six suitability limiting factors including shape index， connectivity， rural buildings， transportation condition， surface roughness， and terrain variability were selected， taking a project in Kaizhou District of Chongqing as an example， a comprehensive evaluation model for terrace mechanization transformation suitability was constructed using Analytic Hierarchy Process（AHP） method， K-means clustering analysis and fuzzy theory on the platform of ArcGIS. The results indicated that the weight ranking of each influencing factor was as follows： terrain variability > surface roughness > connectivity >shape index > transportation condition> rural buildings. This result provided a basis for subsequent weighted overlay analysis. The comprehensive evaluation result of suitability for the transformation objective was relatively suitable， with suitable， relatively suitable， relatively unsuitable， and unsuitable areas accounting for 41.87%， 44.79%， 12.8%， and 0.54% of the transformation area， respectively. The suitability evaluation method based on ArcGIS can effectively evaluate the suitability of hilly farmland， improve the efficiency of mechanized transformation， accelerate  the process of mechanization of hilly farmland.

Keywords：hilly and mountainous; suitable mechanization; analytic hierarchy process; K-means clustering algorithm; fuzzy comprehensive evaluation; suitability evaluation

0 引言

农业机械化是实现乡村振兴的重要手段，随着综合国力的提升，我国农业机械化进程显著，但区域发展不平衡问题较为明显，尤其是丘陵地区由于地形限制机械化发展极为缓慢［1］。重庆是典型的丘陵山地，耕地2800多万亩，由于地形影响，坡耕地比重较大且破碎化程度较高［2］，导致综合机械化水平比平原地区显著偏低，严重影响了机械化进程的顺利推进。因此，如何提高丘陵山地农业机械化效率成为限制重庆农业机械化发展亟待解决的问题。实践证明发明适宜丘陵山地的小型“微耕机”不能从根本上提高丘陵耕地的机械化效率［3］，有研究指出，改地适机才是提高丘陵山地机械化的根本出路［4］，开展农田宜机化改造是破解重庆市农业机械化和农业现代化发展最大短板的有效途径。

日本、韩国的山地丘陵面积占国土面积的70%～80%，通过宜机化改造了机械化程度达到100%［5， 6］，相关文献表明国外的土地整理更加重視生态环境的保护［7， 8］。目前国内以宜机化为对象的研究还处在探索阶段，已有的研究多侧重于土地整治后的效益评价［9， 10］，牛坡等［11］对宜机化进行了综合效益评价，是对宜机化改造的定量评价，开创了宜机化相关定量研究的先河，李伶俐等［12］首次提出基于地形复杂度的宜机化改造适宜性评价。刘光盛等［13］运用改进障碍度模型对宜机化整治难度进行分区，钟守琴［14］、胡义萍［15］等对宜机化改造过程中田块修筑工程参数、田间道路设计等具体操作标准进行了探讨。现有研究在推动宜机化发展方面发挥了一定作用，但是缺乏一个完整的评价体系和宜机化适宜性评价的模型。

基于此，本文以重庆市开州区一个待改造项目为评价目标，选择地块形状指数、连片性、农村建筑、交通条件、地表粗糙度和地形起伏度等为限制因子，以模糊理论为基础，结合AHP和K-means聚类分析方法，以ArcGIS为平台对研究区域宜机化改造适宜性进行评价，为提高宜机化改造效率提供科学依据，加快推进我国农业机械化发展和农机装备产业转型升级。

1 研究方法

本文所用数据主要来源于所研究项目分辨率为30m的数字高程影像（DEM）。研究区域中的耕地、道路、农村建筑区域数据均根据数字高程影像图进行绘制，并使用ArcGIS将测绘所得数据转换为栅格数据格式进行分析。

本文的研究思路分为以下3个步骤：（1）从宜机化改造要求出发，从立地条件、基础设施、自然特征3个方面构建宜机化改造适宜性评价指标体系；（2）运用AHP和K-means聚类分析方法计算各指标权重；（3）以ArcGIS为平台结合模糊数学的方法构建宜机化改造适宜性综合评价模型对研究区域进行综合评价。

1.1 模糊综合评价法

基于模糊理论的模糊综合评价法是运用模糊数学原理和最大隶属度原则，考虑与评价对象相关的各项影响因素，对评价对象做出综合评价，具有评价过程清晰，结果明确的优点，适于丘陵山地“宜机化”适宜性评价。

1.1.1 指标体系构建

丘陵山地宜机化改造需要考虑多种限制因素的综合影响，各种影响因素纷繁复杂，但总体而言，影响丘陵山地宜机化改造的主要因素分为立地条件μ1、基础设施μ2、自然特征μ3三个方面。本文综合考虑三方面因素影响，结合建设高标准农田评价指标和《丘陵山区‘宜机化地块整理整治技术规范》《丘陵山区坡改梯宜机化土地整治技术规范》，本着指标选取的科学合理性并遵循主导性、分析可行性、全面性、独立性、差异性等原则，建立适合于丘陵山地宜机化改造的评价指标体系。

为了在简化整体评价过程的同时能更科学准确而全面的评价丘陵山地宜机化改造适宜性，本文从宜机化改造的要求和特点中筛选出评价单元地块形状指数μ11和地块连片性μ12两个“立地条件”指标，“基础设施”中选取农村建筑μ21和交通条件μ22两个评价指标，从“地块特征”中选取地表粗糙度μ31和地形起伏度μ32两个指标。

地块的形状指数和连片性主要通过影响地块的破碎度来影响宜机化改造，地块破碎度在一定程度上能反应研究单元地块的完整性和连片性，在土地整治方面起着重要作用［16］。张正峰等［17］研究发现，对地块的合理改造能降低地块的形状指数和分形指数，通过改变地块规模，可以提高单个地块规模，消除地块死角，提高地块的连片性，降低地块的破碎度，从而提高机械耕作效率。农机是否能到达耕地取决于耕地到交通干线以及田间道路的距离，在进行宜机化改造时要避免和农村建筑用地冲突，并在规划设计机耕道时要将农村建筑考虑在内。地表粗糙度［18］和地形起伏度是反映研究区域内地形起伏的宏观因子，研究区域内的坡度和高差越大，宜机化改造难度越大。这些指标不仅包括评价单元本身的地块特征限制因素，而且从地块的自然特征出发，综合考虑了非特征限制因素，能够科学有效的反映出丘陵山地宜机化改造的适宜程度。

根据评价因子建立因素集U，本文将评价指标体系分为U={U1，U2，U3}三个一级指标，分别表示立地条件、基础设施、自然特征，将三个一级指标分别细分为2个，共6个二级指标U1={u11，u12}，U2={u21，u22}，U3={u31，u32}。耕地宜机化改造适宜性评价的指标体系如表1所示。计算公式如式（1）～式（6）所示。

I=L/S（1）

式中：I——形状指数；L——地块周长，m；S——地块面积。

D=1（radius）2∑ni=13π·popi1-distiradius22（2）

式中：D——核密度；i——耕地图斑中心点；popi——点i的population字段值；radius——核半径范围；disti——点i和（x，y）位置之间的距离。

（x-t1）2+（y-t2）2=r2（3）

式中：t1，t2——农村建筑图斑中心点坐标；r——缓冲区半径。

Distance=（x2-x1）2+（y2-y1）（4）

式中：Distance——两点之间的欧式距离；（x1，y1）、（x2，y2）——图层中两点的坐标。R=1/cosα（5）

式中：R——地形粗糙度；α——地形坡度。

Z=Amax-Amin（6）

式中：Z——特定区域地形起伏度；Amax——该区域内最大高程值；Amin——该区域内最小高程值。

1.1.2 评价集

不同的影响因素会对综合评价结果产生不同的影响，因此需要将各影响因子根据数值对应一个评语集。根据相关的技术规定结合工程实际情况构建的各影响因子评价集如表2所示。

1.1.3 权重集

本文选用AHP法结合K-means聚类算法进行各因子权重的计算，层次分析法（AHP）最早由美国Satty提出，经过多年的发展已经逐渐成熟，被广泛运用于工程评价领域，但是其具有主观性较大的缺点，因此本文选用K-means聚类算法增强指标权重计算的客观性。K-means聚类算法又称为K均值聚类方法，核心方法是根据样本数据点之间的欧氏距离构造一个空间度量矩阵，距离较近的样本数据点视为一簇，一个簇中的数据点具有较大的相似性［19］。

为更加真实地计算重庆市丘陵山区耕地宜机化改造适宜性各评价指标的权重值，本文共邀请15位相关领域专家对评价指标进行重要性赋值，将15位专家给出的判别矩阵计算得到各评价指标权重值，进行一致性检验之后作为样本构建一个空间矩阵进行K-means聚类分析，根据K-means聚类分析结果最终将15个样本分为了两簇，选取簇内平方误差和SSE较小的聚类中心作为最终的权重向量。权重确定方法主要分为以下3个步骤。

1） 构建判别矩阵。

构建某一层次指标相对于上一层次指标的判别矩阵

A=1…a1j…a1nai1…aij…ainan1…anj…1

式中：aij——i因子与j因子相比的重要程度；n——第n个因子。

上述判别矩阵的构建根据AHP评价尺度表如表3所示。

2） 一致性檢验。

将上诉判别矩阵A按列进行归一化处理得到矩阵C，对矩阵C按行相加后得到矩阵

C-再进行归一化处理得到权向量W，计算矩阵的最大特征根λmax，如式（7）、式（8）所示。

AW=λmaxW（7）

λmax=∑ni=1（AW）inWi（8）

然后进行一致性检验，一致性检验公式如式（9）、式（10）所示。

CI=λmax-nn-1（9）

CR=CIRI（10）

式中：CI——一致性指标；CR——一致性检验率；RI——随机一致性指标，本文n=6，查表得RI=1.24。

当CR≤0.1时，权向量W即为某一层次指标对于上一层次相关指标的权重值，当CR＞0.1时，则没通过一致性检验，需要对判别矩阵进行修正，直到通过一致性检验为止。

3） K-means聚类分析。

K-means聚类分析采用计算样本间的欧氏距离作为衡量样本间相似性的标准，将AHP方法计算得到的权重作为K-means聚类分析时的权值空间矩阵，将用AHP法计算的各指标权向量作为数据样本集X={x1，x2，x3，…，xm}，m表示第m个权重向量，将样本划分K个簇C={C1，C2，C3，…，CK}，计算簇Ci的质心，如式（11）所示。

μi=1|Ci|∑x∈Cix（11）

计算每个簇中所有样本数据的平方误差和SSE，平方误差和SSE越小，簇内样本数据间的相似度越高，计算公式如式（12）所示。

SSE=∑ki=1∑x∈Ci‖x-μi‖2（12）

通过计算Xi与质心之间的欧氏距离将数据集中的每个数据点分配到距离最近的聚类中心，然后重新计算每个聚类中心的数据平均值，并将该均值作为新的聚类中心，不断重复上述过程，直到计算所得的新聚类中心与旧聚类中心不再发生变化或者他们之间的最小距离小于设置的阈值，聚类结果不再发生变化即认为算法收敛。K-means聚类算法在VScode软件中通过Python语言实现，实现流程如图1所示。

通过上述步骤计算的结果如表4所示。根据K-means聚类分析，将15位专家所给出的权重值分为两个簇，其中编号为1、2、3、4、5、6、11、12、13、14、15共11个权重向量分为簇1，编号为7、8、9、10共4个权重向量分为簇2，簇1和簇2的聚类中心值以及各簇的误差平方和SSE如表5所示。

簇1包含了11个数据样本，且簇内误差平方和最小，因此选择簇一聚类中心作为评价指标权重值λ=［0.101，0.195，0.026，0.081，0.240，0.357］

1.1.4 建立模糊隶属函数

不同的评价因子对宜机化改造评价的影响不同，需要建立不同的隶属度函数来表示各因子的模糊隶属度，根据影响因素值与评价结果关系，选用梯形型隶属度函数来映射形状指数、连片性、交通条件、地表粗糙度以及地形起伏度的模糊隶属度，选择矩阵型函数来映射农村建筑的隶属度函数。隶属度函数表示如表6所示。各项评价指标得隶属度函数图整理如图2所示。

1.2 基于ArcGIS的宜机化适宜性模糊评价

ArcGIS具有较强的空间数据分析与查询能力，基于ArcGIS的栅格加权叠加板块，便可以高效、直观的得出区域范围内的评价结果，具体评价步骤如下：将研究区域的高程数据导入ArcGIS中利用Arctoolbox中的坡度分析工具以高程栅格图为基础生成坡度栅格图像Slope of DEM，随后使用栅格计算器计算生成地表粗糙度栅格图像；运用焦点统计分析中的range函数生成地形起伏度栅格图层，根据影像图在ArcGIS中绘制耕地、道路、农村建筑图斑并将其转换为栅格数据格式，随后分别运用核密度分析、欧式距离分析、缓冲区分析得到连片性、交通条件、农村建筑的分析栅格图像。完成单因素分析之后，运用栅格计算器根据不同评价标准下各评价因子的隶属度函数生成适宜、比较适宜、比较不适宜、不适宜4项隶属度栅格图像。由于ArcGIS中无法进行矩阵叠加，因此将栅格隶属度按照适宜、比较适宜、比较不适宜、不适宜4项评价等级分别进行加权叠加，即可得到6项评价因子所对应的4个评价等级下的单项评价结果，对单项评价结果进行最大隶属度判别后进行栅格重分类得到最终的综合评价结果。

2 结果与分析

本文以重庆市开州区一宜机化改造项目为例，验证宜机化改造适宜性评价模型。该区域呈南北向带状分布，总面积为101 312.76m2，最高处海拔为319.1m，最低处海拔为389.4m。去除研究区域内的居民建筑等不能进行宜机化改造的区域，对剩余73 922.56m2的地块按上述模型进行宜机化改造适宜性评价。

2.1 影响因子分析

2.1.1 立地条件分析

按照研究区域的卫星影像图中的原始地块分布将研究区域内可改造地块分为68个图斑，在ArcGIS中将数据转换成栅格数据格式，利用字段计算器和核密度分析工具计算分析研究区域的地块连片性和形状指数。结果如图3所示。

研究范围内的地块集中分布在3个区域，3个区域间也具有一定的相连性，在进行宜机化改造时比较适宜。研究区域的原始地块多呈不规则条状分布，形状指数I≤6的地块面积为50224.05m2，占待改造面积的67.97%，从立地条件的连片性和形状指数两个指标来看，此研究区域比较适宜进行宜机化改造。

2.1.2 基础设施

将研究区域内的居民点作为图斑进行缓冲区分析，图中设置的是5m的缓冲区域，即居民点图斑5m内的区域是禁止开发区域。将研究区域内现有的主要道路进行欧氏距离分析，由图4分析可知，待改造耕地离现有道路最远距离为110m，现有道路30m内的耕地面积为54673.56m2，占待改造面积的73.96%，区域内地块与田间道路、田间道路与外部路网之间连接情况较好，满足机械作业和进出通行需求，有利于进行宜机化改造工程的实施。

2.1.3 自然特征

地表粗糙度与地形起伏度分析结果如图5所示。

根据图5（a）可知，研究区域内地形坡度在（0°，7°］的面积为17949.75m2，地形坡度在（7°，15°］的面积为48713.66m2，根据宜机化改造技术规范，地形坡度在（0°，15°］，也就是地表粗糙度在（1，1.0353］之间适宜宜机化改造，研究区域内适宜改造的地块面积占总面积的90.18%。坡度在（0°，7°］的区域集中分布在研究区域的上部与下部，中部的地形坡度主要为（７°，１５°］，可为宜机化改造设计提供思路。由图5（b）所示，研究区域内的地形起伏度较大，起伏度在（０，３］范围内的区域面积仅占改造区域的37.21%。中部区域的起伏度较大，进行宜机化改造时比较困难。

２.2 模糊综合评价结果分析

利用ArcGIS中的栅格计算器对各评价因子栅格按照评价标准和相应的模糊隶属函数进行隶属度赋值，再将四项评价标准隶属度栅格根据计算出的权重值λ=［0.101，0.195，0.026，0.081，0.240，0.357］进行加权叠加分析，根据权重计算结果可知，地表粗糙度与地形起伏度权重值分别为0.240和0.357，对宜机化改造适宜性评价结果影响最大；立地条件下的形状指数和连片性对评价结果影响较大，分别为0.101和0.195，研究区域内的基础设施对宜机化综合评价结果影响最小，农村建筑和交通条件所占权重仅为0.026和0.081。加权叠加分析结果如图6所示。

按照最大隶属度原则对单项评价结果进行最大隶属度判别，得到整个评价区域的宜机化适宜性模糊综合评价的结果为比较适宜，对“比较适宜”的隶属度栅格按照隶属度0

３ 结论

本文以重庆市开州区一个改造项目为目标，从宜机化改造的要求和特点出发，建立了丘陵耕地宜机化适宜性评价指标体系，并结合AHP和K-means聚类分析法更加客观的确定了指标权重，在ArcGIS中对评价因子数据采用缓冲区分析、核密度分析、加权叠加分析等方法进行处理，以ArcGIS为平台结合模糊综合评价方法建立了丘陵山地农田宜机化适宜性评价模型，对研究区域的宜机化改造适宜性进行评价。

1） 不同的影响因子对于丘陵山地宜机化改造适宜性的影响力存在显著差别，本文通过AHP法结合K-means聚类分析法计算出评价指标权重值，计算结果显示：代表地形特征的地表起伏度和地形粗糙度的因子权重值为0.357和0.240，对丘陵山地宜机化改造适宜性评价的影响最大；代表立地条件的连片性和形状指数的权重值分别为0.195和0.101，影响相对较小；基础设施农村建筑和交通条件的权重值为0.026和0.081，对宜机化改造的影响最小，各影响因子的排序为：地形起伏度>地表粗糙度>连片性>形状指数>交通条件>农村建筑。

2） 本文以模糊综合评价法为基础，以ArcGIS为平台搭建了丘陵山地宜机化改造适宜性综合评价模型，以重庆市开州区某宜机化改造项目为例，生成各影响因素的栅格数据，并运用栅格计算器，加权叠加分析以及最大隶属度判别得到该项目整体的宜机化改造适宜性评价结果为比较适宜。对比较适宜隶属度栅格进行栅格重分类得到研究区域中各具体地块的综合评价结果，分析结果显示，适宜、比较适宜、比较不适宜、不适宜的区域分别占改造区域面积的41.87%、44.79%、12.8%、0.54%。该结果对后续的工程施工有一定的指导意义，在设计改造方案时重点考虑不适宜和比较不适宜区域，通过消除死角，联通地块，并小为大，合理规划农田布局和農田边界的方法进行合理改造，同时，可根据待改造区域的宜机化改造适宜性的差异，合理安排施工顺序，从整治难度较大的不适宜，比较不适宜的区域入手，由点到面建设为互联互通，布局合理的宜机化耕地。

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基金项目：重庆市技术创新与应用发展专项重点项目（cstc2019jscx-gksbX0118）

第一作者：敖宁玉，女，1997年生，重庆人，硕士研究生；研究方向为丘陵耕地宜机化适宜性评价。E-mail： aoningyu97@163.com

通讯作者：鲍安红，女，1969年生，重庆人，博士，教授；研究方向为农业生态建筑。E-mail： 1193580252@qq.com