基于实体的耕地资源统一调查监测关键技术探讨

金 健，黄景金*，郭伟立，李新东，陈湘楠，韦忠扬，杨郑贝，黄 妤

（1. 广西壮族自治区自然资源调查监测院，广西 南宁 530023；2. 北部湾经济区自然资源监测评价工程技术创新中心，广西 南宁 530219）

新中国成立以来，我国涉及耕地资源调查监测工作主要由2个部门负责（见表1），一是国土资源主管部门开展的以资源管理为目的的耕地（土地）调查监测工作；二是农业主管部门开展的以服务农业生产为目的的耕地（土地）调查评价工作[1-2]。耕地资源的调查监测始终存在分头独立组织、指标重复矛盾、先进技术支撑不足、结果共享难等困境。

表1 我国涉及耕地资源的调查监测工作开展基本情况

为解决上述问题，2018年机构改革后，自然资源部提出构建自然资源统一调查监测体系，逐步明确以自然资源实体为单元构建自然资源三维立体时空数据库模型，并论述自然资源的实体模型、粒度、尺度、语义等理论和整合转换方，同时以地理场景支撑三维立体时空数据建设；并正式提出使用自然资源实体概念，通过构建相关模型实现数据自动化处理、知识图谱职能分析，将调查监测成果数据在实景三维场景下进行展示、分析和评价，这为耕地资源统一调查监测指明了方向，提供了技术指导[3-5]。

许多专家学者也在积极地开展耕地资源统一调查监测的实践和探索，如苗前军[6-8]等提出目前耕地及各类自然资源统一调查监测技术体系中要集中攻关解决的关键技术。这些前沿的技术发展水平及政策理论研究给耕地资源管理带来了变革的可能性，也为今后耕地的实体统一调查监测指明了方向。

1 耕地实体基本概念

耕地资源的核心本质是孕育作物生长的土壤，其自然属性（空间位置、质量水平等）、经济属性（稀缺性、区域性等）、社会属性（融入社会劳动）、生态属性（生态环境功能）等随着人口不断增多，耕地逐渐减少，其内涵也愈加明晰[2-3]。而“实体”是对特定对象的一切属性信息的集合体，具有属性相对稳定、边界明确且可识别等特征[9-11]。

因此耕地实体可初步概括为：在继承了传统耕地资源管理涉及的必要属性的同时，以点、线、面、体等组合模式，依照可唯一识别的编码规则（分类规则、位置规则等），按照一定尺度粒度（目前以同一权利人、相同种植属性、相同质量的最小范围来划分）及一定三维立体空间排序的数据组织模型，以土壤物理结构、化学性质、社会属性等信息为核心，同时包括所处生态环境质量等多维属性特征信息的集合体，能最直观、最精简、最大程度地满足多部门、多对象的应用需求[9-11]。

2 基于耕地实体的调查监测关键方法讨论

2.1 属性分类的继承与创新

构建耕地实体，就是要重构耕地资源调查监测的属性分类，从辩证的角度出发，在原有成果的基础上，着力解决概念不统一、内容有交叉、指标相矛盾等问题。

首先，继承传统各类耕地资源调查监测的基础共性属性（如空间位置、坡度坡向、耕层厚度等），并根据属性内涵进行合理的合并、统一，最大限度地去除数据采集的重复投入及相互矛盾。同时，根据实际管理需求，筛选耕地资源的各类相异的特征属性项，进行整合、完善。

其次，根据耕地资源产生、发育、演化和利用的全过程，创新以立体空间位置作为组织和联系耕地资源实体的基本纽带，以基础测绘成果为框架，以数字高程模型为基底，以高分辨率遥感影像为背景，对耕地资源实体的属性信息进行重构，形成一个完整的支撑生产、生活、生态的耕地资源分层分类立体时空模型[3]。同时在耕地资源属性分类理论、分类维度、分类方法、技术手段等方面通过继承、创新，不断迭代，从源头上保障耕地资源属性信息的逻辑性和统一性，实现多源数据精细化管控和数据价值最大化。

2.2 调查监测的分工与协同

在耕地实体概念、属性信息组织模型逐渐明晰的基础上，针对耕地资源调查监测的多样化业务需求，通过统筹组织各级各部门，以符合一定编码规则、尺度粒度的实体为基本单元，从三维立体时空的整体角度出发，形成耕地资源统一调查监测技术手段的分工协作：共性化属性由自然资源主管部门采用航天航空遥感观技术、借助地面各类观测技术进行实时采集与智能测量，实现统一组织调查；专业化属性由各相关专业部门借助地面各类专业观测技术，并整合各级专业团队、检测仪器，实现多部门协作开展；同时，由各相关部门利用地面实时采集与智能测量、公众协同采集APP、互联网协同数据获取等主要技术手段，整合各级专业团队力量、社会大众资源协作开展耕地资源监测、更新[12]。

基于耕地资源属性分类，针对目前耕地资源管理的各类需求，设计“逻辑统一，物理分散”的属性信息共享模式，形成耕地资源调查监测成果应用服务的分工协同。通过多元属性项的抽取、组合等方式，共性信息采取本地实体化存储，差异的专业性调查成果通过挂接、调用查询；通过信息快速索引链接，建立耕地实体信息共享模式；最终将管理对象、调查成果、自然资源管理有机衔接，将各类属性信息、管理信息与实体目标一一对应[13-14]。

3 耕地资源统一调查监测的关键技术支撑

3.1 耕地实体时空数据组织管理

近年，虽然在土地、测绘等方面建立了一批基础数据库与业务数据库，但其属性信息的组织管理仍存在标准不统一、尺度多样、成果矛盾等问题。经不完全统计，自然资源部门、农业部门、林草部门等所开展的各类项目共涉及耕地资源属性72项，涵盖了耕地资源的理化属性、管理属性、经济属性等。其中，重复调查的属性达30余项，需各部门二次处理（等级划分或质量评定）的属性23余项。

本研究充分收集自然资源部门、农业农村部门、林草部门等涉及各类耕地资源调查监测的属性信息，从法理、行政、技术逻辑等角度提炼耕地实体的深层内涵，对耕地资源属性进行优化与重构。按照自然界客观三维立体空间对耕地资源属性项进行分层分类，依次建立管理层、地表覆盖层、地表基质层及其他层[3]。

同时进行合理分类，将各部门各项目间进行调整：①将调查内容相同的属性项进行合并；②将调查内容一致，而分级标准、调查技术手段不一致的属性内容进行区分、标定；③将调查内容相异的属性项进行整合。

主要以农业农村部门、地调部门等专业团队的专项调查技术方法、专业仪器设备为依据，仅保留实地调查的客观情况及检测数值。各级应用部门可根据实际要求对各类属性值进行分级分等，最大限度地去除数据采集的重复投入及相互矛盾，提高耕地资源调查成果数据的流通性、复用率。

优化后的耕地实体属性共38 项，比优化前减少34 项。包括：管理层属性7项，地表覆盖层属性9项，地表基质层属性16 项，其他层属性6 项。如表2～5所示。

表2 耕地实体地表覆盖层属性表

表3 耕地实体管理层属性表

表4 耕地实体地表基质层属性表

表5 耕地实体其他层属性表

3.2 多维协同信息采集技术应用

传统的耕地资源调查监测通常只由某一部门采用单一感知技术、单一平台，基于二维图斑，按照不同的尺度及技术标准对耕地资源进行土壤理化性质、地表种植情况、位置面积等割裂式的信息采集，往往复用率低，存在重复采集、采集有漏洞、设备资源闲置、数据采集成本高、成果数据汇交不彻底等情况。

本研究提出各级各部门协同组织、各类调查监测设备协同应用的模式，通过光学、高光谱等遥感卫星观测网，结合多载荷航空协同以及无人机组网对耕地的种植类型、种植情况等地表覆盖属性进行大范围、快速调查监测[4]；利用地面定点专项观测站（网）、各类样点（样地、样方、样带）、车载移动测量、专业仪器装备、移动终端等地面采集手段精准地获取田块破碎程度、田间道路条件、水源补给情况、灌溉能力、排水能力、年积温等属性信息调查；通过专业团队现场问巡耕作方式、种植栽培技术、物料投入使用情况、产能、产量比等属性信息，并采用专业设备调查地表岩石露头度、耕层厚度、有效土层厚度、地下水埋深、土壤剖面构型等属性；同时结合“互联网+”、移动终端等公众资源进行作物病虫害、农田小气候条件、农田输配电等情况收集。

耕地资源涉及的土壤质地、土壤容重、碳排放量、有机质含量、土壤含盐量、土壤含水量、土壤PH 值、土壤生物量、土壤有机污染物比例、土壤重金属污染物比例等理化属性由自然资源主管部门负责，联合地调部门等专业团队，通过观测台站、定点观测传感网、专业检测仪器等手段实施调查，并统一计量单位，记录真实检测值。

自然资源部门、农业农村部门、林草部门可根据实际管理需求，对土壤质地、土壤有机质含量、土壤含盐量、土壤含水量、土壤PH 值等进行等级划分或质量评定。

4 总结与展望

本研究在提出耕地实体时空数据组织管理模式、多维协同信息采集技术的同时也对时空数据的处理能力、时效性等方面提出了更高的要求。但受技术条件限制，利用大数据、人工智能等技术开展基于耕地实体的统一调查监测仍处于初级阶段，定量化处理精度、自动化处理速度与应用要求仍不匹配，大范围工程自动化组织实施依然耗时耗力。同时，对于耕地资源的基础调查监测、专项调查监测之间的数据集成整合、综合分析评价等工程技术梳理不够透彻，应进一步厘清各项业务之间的技术边界与衔接关系，通过整合分析与重构研究，提出一体化耕地实体调查监测的工程化方法与生产型技术，有效支撑耕地实体统一调查监测的生产实践[15-17]。

下一步将继续提高内外业协同自动化处理水平，充分利用云存储、高性能计算、人工智能等新技术，提升信息处理的效率与水平，实现调查监测的自然资源要素自动分类和变化智能提取、自然资源统一数据质量检查和真实性验证等。