深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战

[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN,3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。     

习近平治水理念研究

[目的]总结习近平治水理念,为指导水利绿色发展提供指南。[方法]以习近平讲话和出版的论述为基础材料,开展系统的综合分析。[结果]习近平治水理念主要包括:水利为民、系统治水、生态优先、科学先行、节水优先、空间均衡、两手发力、久久为功辩证思维和国家安全。[结论]习近平治水理念是立足于中国国情水情富有创新性的水利理论概括和经验总结,是指导新时代中国水利工作的指南,是水利绿色发展的科学世界观和方法论,可为世界水利发展提供中国智慧。     

1960—2015年呼伦贝尔草原气温和降水格局变化特征

［目的］利用1960—2015年呼伦贝尔草原区逐日气象数据，分析了该地区这56年来气温和降水的分布与变化规律。［方法］文章采用Mann Kendall非参数趋势检验和Sen′s斜率估计分析了温度、降水变化的趋势和变化速度。［结果］(1）呼伦贝尔草原区过去56年中气温呈现出极显著波动增加的趋势，其中第二季度增温的趋势最明显，年均温增加中值005℃。海拉尔区增温速度为草原区最快，年增加中值004℃。(2）呼伦贝尔草原区这56年中降水呈现出不显著的波动下降趋势，年降水减少中值041mm。其中第三季度降水量显著减少，年降水减少中值092mm，第一、四季度降水量显著增加，年降水增加中值007～023mm。第二季度变化较小。满洲里市降水量极显著下降，下降速度为草原区最高，年降水减少中值125mm。(3）1～5mm降水次数和总降水贡献呈显著增加趋势，年增加中值0102%， 5～30mm降水次数和降水贡献呈现减少趋势，单次降水30mm以上频率很低。(4）历时1～2d的降水是研究区最主要的连续降水类型，独立单日降水呈现不显著增加趋势， 2～3d连续降水呈现不显著减少趋势，连续4d和4d以上降水事件较为罕见。［结论］呼伦贝尔草原区过去56年整体看呈现出暖干化的趋势，年内尺度看降水呈现均匀化趋势，第三季度减少，第一、四季度增加。降水格局表现为分散化趋势，极端降水事件减少，小雨增加； 连续降水减少，单日独立降水增加。     

秸秆收储运成本分析——以河南省为例

[目的]选择合适的秸秆收储运模式,降低秸秆离田产业化利用的收储运成本,促进秸秆综合利用。[方法]文章以河南省为例,构建秸秆收储运成本模型,并在4种收储运模式(模式一:田间晾晒→收集→秸秆利用企业;模式二:田间收集→收储点→晾晒、储存→秸秆利用企业;模式三:田间机械捡拾打捆→收储点→储存→秸秆利用企业;模式四:田间收集→固定式打捆→收储点→秸秆利用企业)基础上分析不同模式下的秸秆收集成本。[结果]运输成本和机械卸载成本是总成本中的可变因素,其对总成本的贡献率随运输半径的增大而增大。模式一、二采用散秆运输方式,适用于收集距离较短、秸秆需求量较小的企业,且使用模式二的秸秆收储运成本较低。模式三、四采用秸秆打捆运输方式,易于储存、利用,适用于秸秆用量较大的企业,且使用田间机械捡拾打捆的模式三收储运秸秆经济性更优。[结论]秸秆利用企业应根据需求合理地选择秸秆收储运模式,小型秸秆利用企业在模式二的情况下收储运成本更低,大型秸秆利用企业选择模式三经济性更优。     

高分1号冬小麦解译面积核算方法研究

[目的]以高分1号(GF-1)融合2m卫星遥感影像为基础数据源,结合土地利用现状数据、高分多源遥感影像和地面样方等数据,对冬小麦分类提取中存在的面积误差问题进行研究和分析。[方法]文章以河南省永城市为研究区,在冬小麦提取结果聚类处理基础上,基于线性地物缓冲区数据,采用GIS空间运算实现线性地物面积扣除,接着分析了样方数据和土地利用现状数据再扣除零星地物面积比例上的差异,并采用样方零星地物平均扣除系数对全市各乡镇耕地与非耕地中冬小麦提取面积进行了相关统计和误差分析。[结果]永城市冬小麦最终解译面积11. 29万hm~2,其中线性地物和零星地物扣除面积分别为6 613. 08hm~2和3 875. 22hm~2,占研究区冬小麦解译面积的5. 86%和3. 32%,与统计上报数据相比,其处理前后误差由14. 12%降低至4. 41%,有效地提高冬小麦提取面积精度。[结论]误差来源分析与修正对冬小麦解译面积核算精度具有重要影响,该研究为县级区域尺度下冬小麦面积提取核算提供了思路和借鉴。     

农作物面积抽样单元空间变异性及其对抽样外推效率的影响

［目的］联合遥感和传统抽样方法的空间抽样技术是进行大区域农作物面积监测的有效手段。但传统抽样要求抽样单元间相互独立，并未考虑到区域农作物空间变异性的存在对农作物面积空间抽样效率是否有影响及其影响程度如何，从而限制了农作物面积监测的效率和精度。［方法］文章以吉林省德惠市为研究区，利用变异函数分别对10种抽样单元尺度内玉米和水稻种植面积的空间变异性进行定量评价。选择3种空间抽样方案（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样），分别计算不同空间变异程度下的样本容量（n）、抽样相对误差（Re）和总体总值估计量的变异系数（CV（Y︿））作为空间抽样效率的评价指标，定量分析空间变异性对农作物面积空间抽样效率的影响，提出适宜空间变异农作物的空间抽样优化方案。［结果］(1)玉米和水稻面积的空间变异性（反映为基台值C0+C）均随着抽样单元尺度的增加逐渐而减小，其中500m×500m和2 500m×2 500m抽样单元尺度下农作物面积的空间自相关程度相对最小。(2)相同抽样比下，农作物面积在3种抽样方法下的相对误差和变异系数均随着空间变异性的减小（抽样单元尺度增加）逐渐增大，其中玉米和水稻在分层抽样条件下的相对误差和变异系数具有相对最小值，分别限制在10%和20%以内，其次为系统抽样（Re<40%，CV（Y︿）<88%）和简单随机抽样（Re<50%，CV（Y︿）<75%）。 在抽样方法被选定的情况下，两种农作物的分层抽样相对误差变化率随着抽样比的增加迅速降低，当抽样比增至5%时，其相对误差和变异系数的变化率基本趋于稳定，继续增加抽样比来提高抽样精度的效果甚微。 在3 500m×3 500m抽样单元尺度内，按5%抽样比确定的样本容量对玉米和水稻面积进行分层抽样时，可达到95%的抽样精度（Re<5%）。 综合农作物在不同抽样单元尺度下的空间变异特征和空间抽样效率，基于2 500m×2 500m的抽样单元尺度和5%抽样比进行分层抽样的空间变异性农作物空间抽样方案是一种高精度、低成本、代表性强的空间抽样方案。［结论］该研究为区域农作物面积抽样调查方法的改善和抽样效率的提高提供技术支持和参考依据。     

基于星载极化SAR数据的农作物分类识别进展评述

［目的］农作物播种面积信息不仅可为农情监测和作物估产提供重要的数据保障，还是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。快速、准确地获取农作物播种面积信息能为农业生产管理提供决策支持。极化SAR不受云雨天气的影响，在农作物遥感监测方面具有巨大的应用潜力，有效利用极化SAR数据进行农作物识别研究对促进雷达技术在国家农业遥感监测和农业供给侧结构性改革中发挥更大作用具有重要意义。［方法］以星载极化SAR技术的发展过程为论述主线，从单、双极化SAR数据，单、双极化SAR数据结合光学影像，全极化SAR数据三个发展阶段，对极化SAR数据在农作物分类识别中的研究与应用进行总结，并对比分析不同的识别特征、融合算法以及分类算法的优缺点。［结果］以往研究存在以下不足：当前研究多以识别水稻为主，对于难以识别的旱地作物研究较少；目前对旱地作物识别精度不高，平均识别精度不足85%；缺乏对不同作物散射机制及其随时相变化的研究，导致分类算法机理性不足，普适性较差。［结论］在今后的研究中，旱地作物散射机制的定量确定，如何利用散射机制及其变化来提高旱地作物遥感识别精度和普适性；目前分类算法大都是基于光学影像设计，如何利用SAR特殊的成像方式优化设计适用于极化SAR数据的分类算法，得到更高的分类精度；如何更好的跟光学遥感等多源数据（光学数据、GIS数据等）结合来提高精度，将成为未来极化SAR农作物识别中三个亟需重点解决的问题。     

农作物秸秆综合利用和禁烧管理国家法规综述与立法建议

[目的]梳理秸秆综合利用和禁烧管理方面的法律、行政法规和规章,提出秸秆综合利用和禁烧管理的立法建议,为完善相关法规,从法律上保障秸秆综合利用水平的持续提高和秸秆禁烧管理工作的顺利开展提供相关建议。[方法]在系统梳理相关资料、文献的基础上,就国家现行法律和行政规章对秸秆综合利用的明文规定、对秸秆利用相关产业发展的规定进行综述,并就相关法律、规章对农作物秸秆禁烧的明文规定、秸秆禁烧治安管理和秸秆故意焚烧犯罪量刑的法律依据等进行归纳分析。最后,通过分析中国现行法规和行政指导文件在秸秆综合利用与秸秆禁烧管理方面存在的欠缺,提出必要的修订建议。[结果]随着时间的推移,我国法律对秸秆综合利用的规定日渐具体和完善。但直到目前,这些法律对秸秆综合利用的规定仍然缺失。有必要加快立法进程,完善相关法律、法规。[结论]建议对涉及秸秆利用方面的某些法规进行必要的修订;制定《耕地质量保护条例》,并将秸秆还田作为耕地质量保护的必要技术手段;对秸秆禁烧区外的秸秆限制焚烧从国家层面作出明确规定;借鉴国外经验,制定《生物质能条例》。     

我国农作物秸秆离田多元化利用现状与策略

［目的］对全国秸秆堆沤肥料化利用量、秸秆新型能源化利用量、农户秸秆直接燃用量、秸秆新型产业化利用量进行系统估算，并结合问题分析和发展需求，提出进一步提升我国秸秆离田多元化利用水平的策略，以期为国家秸秆综合利用提供决策支持。［方法］以全国“十二五”秸秆综合利用情况终期评估结果为基础，通过实地调研和文献分析，对全国秸秆离田利用量进行估算和分析。［结果］（1）2015年，全国秸秆离田利用总量为346亿t，占全国秸秆已利用量的4799%； （2）全国秸秆饲料化利用量为169亿t，占秸秆离田利用总量的4884%； （3）全国秸秆堆肥利用量约为1 400万t，其中工厂化堆肥利用秸秆量约为400万t； （4）秸秆新型能源化利用量约为2 000万～2 400万t，农户直接燃用秸秆量约为085亿t； (5)全国秸秆新能源、工厂化堆肥、原料化等新型产业利用量约为048亿～052亿t，占秸秆离田利用总量的1224％～1337％。［结论］未来，我国秸秆离田多元化利用应建立新型的农牧结合制度和具有中国特色的多元组合施肥制度，打造以废弃秸秆为主要消纳对象的秸秆产业化体系，并努力提高秸秆打包离田机械作业质量和秸秆新型产业高值化利用水平。     

苹果种植适度规模经营研究*——以陕西省白水县为例

［目的］分析苹果种植户经济效益的影响因素，研究适合苹果种植的农地规模，提高白水县果农苹果种植的经济效益，探索苹果产业可持续发展经营模式，丰富以果蔬为主的集约型经济作物适度规模经营研究范围。［方法］采用实地调研法，对陕西省白水县230户苹果种植户进行问卷调查，从收益最大化角度，运用柯布道格拉斯生产函数对苹果生产的投入产出进行经济分析，构建收益最大化模型，测算白水县苹果种植的最适规模，分析苹果产量的影响因素，探讨劳动力投入、资本投入、有效面积和果农参加技术培训对苹果产出的影响和贡献程度，并用钱克明等对农地的适度经营规模定义进行结果验证，最后提出合理的政策建议。［结果］经过分析，在同等技术条件下，劳动力投入、资本投入、有效种植面积、果农参加技术培训的次数对苹果的产出具有显著影响。以农户收益最大化模型测算的劳均经营规模面积在0363~0447hm2（544~670亩）的可视为适度规模，根据钱克明等的适度经营规模目标值的计算，其函数解为550，在适度规模范围之内。即户均农地适度经营规模0751~0966hm2（1127~1449亩）。目前白水县苹果生产处于规模报酬递减阶段，农资市场环境和劳动力投入方面仍然存在短板。［结论］建议扩大白水县户均苹果种植面积，提升土地经营效益，从而增加果农收入，支持农业新型经营主体发展，创新发展模式； 建立新型职业农民培育体系，促进苹果种植户剩余劳动力转移，提高农民非农收入； 从法律上规范农村地区农资市场环境； 规范农户绿色生产经营行为，提高化肥的使用效率和开发新的高效肥料； 政府引导农地的适度规模集中，整合资源进行规模化、现代化的经营。