【技术】用地审批“放权”背景下的航遥耕地监测技术实践（上）

01

用地审批权下放政策背景

近日，国务院发布《国务院关于授权和委托用地审批权的决定》（国发【2020】4号，以下简称《决定》），决定大幅下放用地审批权，自然资源部也印发《自然资源部关于贯彻落实〈国务院关于授权和委托用地审批权的决定〉的通知》（自然资规【2020】1号，以下简称《通知》），同步下放建设用地预审权，朝着更好地发挥中央和地方两个积极性迈进了扎实一步。

《决定》主要涉及两方面的审批权下放：一是将国务院可以授权的永久基本农田以外的农用地转为建设用地的审批事项，授权各省、自治区、直辖市人民政府批准；二是试点将永久基本农田转为建设用地和国务院批准土地征收审批事项，委托部分省、自治区、直辖市人民政府批准。

下放建设用地审批权，归根结底是为了深化“放管服”改革，用地审批权不但要“放得下”，还要“接得住、管得好”，这是党中央、国务院的明确要求。《决定》中也重点强调：要运用航空航天遥感监测、三维地形展示、互联互通的审批监管平台等自然资源技术集成手段，采取“双随机、一公开”等方式，加大对用地审批情况的监督检查力度。

02

建设用地审批权下放面临的技术挑战

今年自然资源部将按照持续加强改进最严格的耕地保护制度的要求，贯彻耕地数量、质量、生态三位一体的保护理念，坚决守住耕地保护红线。在技术层面充分运用卫星遥感影像和自然资源综合信息监管平台，每半年一次开展全国耕地利用动态监测，建立耕地卫片监督机制，实施永久基本农田、耕地占补平衡、设施农用地动态监管，对各级政府采取耕地保护责任目标考核机制，实现跨区域保护耕地和永久基本农田生态补偿机制。

耕地保护问题的本质是粮食安全，关系到国运民生。长期以来耕地变化检测主要靠人工目视判读和野外调查相结合的方式，时效性低，难以满足新时期耕地保护对大范围、高频次、快速耕地动态变化监测的需求。随着遥感大数据、云计算、移动互联、物联网、人工智能技术的发展，耕地的强时效变化监测成为可能。航天宏图基于自主研发的PIE-Cloud遥感云平台和PIE-AI遥感人工智能人工平台，打造智能耕地监测云服务平台，帮助各级政府从技术层面严守耕地保护红线，实施最严格的耕地保护制度。

03

快速耕地变化检测原理

耕地变化反映的是水浇地、水田、旱地等的“非农化”、“非粮化”和质量退化问题。耕地“非农化”是指耕地变为建筑物、道路等建设用地，或变为新开工工地，或变为待建裸地。耕地“非粮化”是指耕地变为大棚种植蔬菜、水果及其他经济作物，或开挖为水塘，或变为园林地、草地等，不再种植粮食作物。耕地质量退化是指耕地沙化、盐碱化，耕地质量发生了变化。基于高分辨率卫星影像的智能耕地变化检测，有助于土地资源管理部门贯彻落实数量、质量和生态三位一体的耕地保护理念。

基于PIE-Basic软件分析耕地出现大棚（非粮化）

在高分辨率遥感影像上，耕地表现为有植被覆盖或无植被、少植被覆盖几种不同的情形。耕地色调均匀，亮度和纹理适中，呈长条状或块状，田块面积相差不大，形状规则、方向有序。山区梯田几何上呈现为连续排列且形状如指纹的梯级小面，在高分辨率影像上表现为高亮区域。耕地与人工草地间的可分性较差，而草地、耕地与其他类别间的可分性较好。与园林地相比，耕地纹理较平滑。耕地与建筑物、道路、大棚等用地相比，亮度较低，但在冬春季采集的遥感影像上，部分耕地干燥，反射强度大，显示为高亮。如何避免建筑物、道路、大棚等与高亮耕地地块、地垄混淆，是耕地变化检测的难点之一。

基于PIE-Basic软件分析耕地盐碱化

大多数高分辨率遥感影像只有蓝、绿、红、近红外4个多光谱波段，光谱分辨率较低，但纹理信息较为丰富。纹理能够在影像灰度模式下反映出地类实体空间分布的特征，因而利用纹理特征对高分影像进行分类能够显著改善影像的识别精度。建设用地中往往包含了建筑物屋顶、道路、行道树以及阴影等诸多因素，导致其纹理较为复杂，而耕地、园林地、水体地物类型较为单一，因此其纹理较为简单规则。当一大块耕地中出现新增建设用地时，首先表现为地块内光谱差异增大，简单的光谱特征如地块光谱标准差，基于子对象的纹理特征如子对象均值标准差，比较耗费计算资源的基于灰度共生矩阵的纹理特征如非相似性、熵、对比度等都是用来描述光谱差异的。

耕地地块内一旦出现新增建筑物，地块光谱标准差、子对象均值标准差和基于灰度共生矩阵的对比度几个特征都会显著增大，但它们又有所不同。地块光谱标准差，只是简单地表示地块内灰度的离散度，不能描述灰度的空间分布。当把每个子对象当做一个像素时，子对象的光谱均值标准差，就如同地块光谱标准差，它只能表示地块内子对象光谱均值的离散度，不能描述各个子对象在地块内空间分布。当耕地地块内新增建筑时，由于屋顶及其阴影的存在，一定会有多个明暗相间的子对象，因此该特征对于检测耕地地块内新增建筑物非常有效。基于灰度共生矩阵的对比度衡量的是地块内局部灰度变化量，对比度越大，纹理越粗糙、明显，地块光谱标准差也越大。反过来，不一定成立，当地块内灰度渐变时，地块光谱标准差大，对比度却不大。除了纹理粗糙，耕地变为建设用地或新开工工地时，一般亮度也会显著增加。光谱特征如地块光谱均值与整景影像均值的差值或比值一般会比较大。

耕地中新增园林地和水体的检测相对新增建设用地比较容易。建设用地呈灰白色调，因此波段之间的极差较小，而林地和水体则表现为波段之间的极差较大，且亮度比较低。

在四波段遥感影像上，植被近红外波段反射强，而红波段反射弱，用近红外和红波段构建归一化植被指数（NDVI），结合纹理特征可以识别出成年园林地。与耕地相比，园林地纹理比较粗糙。当一大块耕地中新增园林地覆盖度超过40%时，我们认为耕地发生了变化，由此也可以排除耕地中防风林的干扰。

在四波段遥感影像上，水体整体亮度比较低，绿波段反射强，而近红外波段反射弱，用绿波段和近红外波段构建归一化水体指数（NDWI）就可以将耕地中新增水体识别出来。水体对象的NDWI大于0.3，明 度一般小于0.5。当水体富营养化等污染现象发生时，情况会变得复杂。单纯使用NDWI和明度特征，水体比较容易与阴影、新修的柏油路、有浅层水覆盖的耕地混分。水体与阴影及其他暗黑地物相比，色度较低，一般小于0.6，且近红外波段的比值小于0.15。

04

快速耕地变化技术流程

单纯依靠遥感影像进行分割的结果与地物的对应关系是不确定的，这种不确定性不仅表现在地物属性上的不确定，而且也表现在地物空间范围上的不确定。另外，影像对象分割结果的表达是锯齿状的，即使经过平滑处理也难以满足测绘标准对矢量结果的要求。为了减小耕地范围和耕地地块边界的不确定性，耕地变化智能化检测技术输入的数据分两层，包括前期土地利用矢量层和后期的高分辨率遥感影像层，以耕地地块为研究单元，在两个不同时空尺度上联动分析检测耕地地块变化。

（1）前期土地利用矢量提供了耕地的位置、形状、大小及结构等几何知识的信息。首先进行基于前期土地利用矢量的分割和分类处理，为耕地变化检测提供了确定的工作范围，每个地块有意义的范围和比较规整的边界。

基于PIE-SIAS软件进行矢量分割

基于PIE-SIAS软件进行矢量分割

（2）基于土地利用矢量分割和分类的基础上，基于后期影像数据，对耕地范围进行细分割。

基于PIE-SIAS软件进行影像细分割

两个尺度的分割完成后形成了一个耕地地块拓扑层次结构，大尺度代表前时相耕地地块，小尺度则代表后时相遥感影像光谱特征表达的地块内部的分异或变化，在这样一个双尺度时空对象层次结构中，一些单尺度下无法表达的纹理特征和空间关系特征变得可用，为界定耕地变化提供了更多可靠的专业知识。

智能耕地变化检测的前提条件是变化有规律可循，且变化规律可以表达为计算机可用的知识，知识包括常识性知识与专业性知识两类。用来表达知识的特征主要有矢量属性特征，影像光谱特征、形状特征、纹理特征、关系特征、自定义特征等。土地利用矢量属性特征主要用于将工作区限定在耕地范围内，并提供了耕地和建设用地的先验知识。耕地变为建设用地一般发生在原有建设用地周边一定范围内，而且耕地一旦发生变化，地块内光谱差异会显著增大。

（3）为了避免新增建设用地、大棚与高亮耕地地块、地垄混分，根据上述与耕地变化有关的物理和社会常识，在大尺度上进行基于特征的变化检测，将耕地分为高纹理区、低纹理区和中纹理区三类。

基于PIE-SIAS软件进行大尺度特征变化检测

低纹理区（淡蓝）、高纹理区（玫红）和中纹理区（绿色）

（4）将大尺度基于特征变化检测结果传递给小尺度影像对象层上，进行基于目标识别的变化检测，按照重要程度依次检测建筑、林地和水体。

基于PIE-SIAS软件进行小尺度目标识别

（5）最后，将小尺度目标识别的结果返回大尺度，双尺度信息联合作为耕地地块是否发生变化的最终判断依据，上下层互动完成耕地地块变化检测。大尺度的检测结果指明了具体的变化地块，小尺度的检测结果则给出了变化位置和初步变化属性，为野外调查和室内更新耕地数据库提供了位置和属性参考。在变化检测过程中区分了无变化地块、确定变化地块和疑似变化地块，连同检测结果矢量一起输出了诊断指标，这样可以极大地减少野外工作量。

基于PIE-SIAS软件进行进行双尺度联合确定变化地块

黄色为耕地变为建设用地（618块），蓝色的为耕地变为水体（85块），玫红为疑似变化（233块），绿色为无变化地块（3599块）

未完待续

智能耕地变化监测云平台的技术实现和案例分析详见用地审批“放权”背景下的航遥耕地监测技术实践（下）。

航天宏图信息技术股份有限公司

地址：北京海淀区益园文化产业基地A区1楼五层

热线电话：400-890-0662

网址：http://www.piesat.cn

-----END-----

社群交流 / 原创投稿 / 商务合作

（请添加下方小家微信：mysurvey）

来源：航天宏图

推荐阅读

推荐关注

 觉得不错请点赞！转发！

↓↓↓点击下方“阅读原文”查看更多精彩内容...