近年来，耕地保护问题日益受到关注，卫星遥感监测作为一种先进的技术手段，在发现耕地占用等违规行为方面发挥了重要作用。近日，央视曝光的怕被卫星拍到的垃圾山事件震惊全网，也让更多人开始关注卫星遥感监测背后的秘密。以下将从遥感技术原理、耕地占用监测方法及遥感监测的应用和发展等方面进行介绍。

图片来源于星图云开放平台

遥感技术原理

遥感技术是通过卫星、飞机等平台上的传感器，收集地球表面反射或发射的电磁波信息，从而对地表物体进行识别、分析和监测的技术。不同物体对电磁波的反射和吸收特性不同，因此在遥感影像上会呈现出不同的光谱特征，这是遥感监测能够区分不同地物类型的基础。

在监测耕地占用时，遥感卫星通过获取地表的光谱、纹理、形状等信息，与已知的耕地特征进行比对分析，从而判断是否存在耕地被占用的情况。例如，耕地的植被指数通常具有一定的规律，而当耕地被硬化或建设占用时，其光谱特征会发生显著变化，如植被指数降低、建筑指数升高等，卫星遥感能够敏锐地捕捉到这些变化。

耕地占用监测方法

● 多源遥感数据融合 ：将不同分辨率、不同时相、不同类型（如光学遥感、雷达遥感等）的遥感数据进行融合，可更全面地获取耕地信息，提高监测精度。例如，光学遥感数据能提供丰富的地物光谱信息，而雷达遥感数据则具有穿透云雾、不受天气影响的优势，二者融合可弥补单一数据的不足。

● 时序特征分析 ：通过分析多个时相的遥感影像，掌握耕地的动态变化情况。比如，监测到某地块在一段时间内植被覆盖持续减少，地表逐渐硬化，且建设活动频繁，即可初步判断该地块可能存在耕地被占用建设的情况。像粮食作物一般有特定的生长周期，其 NDVI 值会呈相应的变化趋势，而非粮化或非农化后的地块 NDVI 值变化则会偏离正常趋势。

● 智能分类算法 ：借助机器学习、深度学习等算法，如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等，对遥感影像进行自动分类和识别，能够快速、准确地提取耕地及各类占用耕地的地物信息，大大提高了监测效率和精度。以卷积神经网络为例，通过大量的样本训练，它可学习到耕地与非耕地在影像上的特征差异，进而实现自动分类。

遥感监测的应用

● 及时发现违规占用耕地行为 ：通过定期获取遥感影像并进行分析，能够快速发现耕地上的新建、扩建等建设行为，以及耕地被转为林地、园地等其他农用地的非粮化现象，为执法部门提供线索，及时制止和查处违规行为，减少耕地的损失。

● 耕地质量监测 ：监测耕地的土壤肥力、水分状况、植被生长态势等，了解耕地质量的变化情况，为合理利用和保护耕地提供依据。例如，通过分析植被指数的变化，可判断耕地是否存在撂荒、退化等问题。

● 土地利用规划和管理 ：准确掌握耕地的分布、数量和变化情况，为土地利用规划的编制和调整提供数据支持，帮助合理安排生产、生活和生态空间，保障耕地的可持续利用。

● 粮食安全评估 ：了解耕地的种植结构和变化，预测粮食产量，为保障国家粮食安全提供决策依据。若大量耕地被非粮化占用，将直接影响粮食产量，通过对遥感数据的分析可及时预警粮食安全风险。

遥感监测的发展趋势

● 更高的分辨率 ：随着卫星技术的不断进步，遥感影像的分辨率将越来越高，能够更清晰地识别地物的细节特征，提高耕地占用监测的精度，甚至可以精确到建筑物的结构和用途等。

● 更短的时间分辨率 ：增加影像获取的频率，实现对耕地的实时或近实时监测，及时捕捉耕地的微小变化，快速响应耕地占用等违规行为，增强监测的时效性。

● 多技术融合 ：除了与传统的测绘、地理信息系统等技术融合外，还将与物联网、大数据、人工智能等新兴技术深度结合。例如，利用物联网传感器获取耕地的实地环境数据，与遥感数据相互补充和验证；借助大数据技术处理和分析海量的遥感数据，挖掘更多有价值的信息；依靠人工智能算法实现自动化的监测和预警等，进一步提升耕地保护的水平和效率。

● 国际合作与数据共享 ：各国之间的遥感技术合作将更加紧密，遥感数据的共享程度也将不断提高。通过共享卫星数据资源，可获取更广泛区域的耕地信息，为全球耕地保护和粮食安全研究提供更全面的数据支持，共同应对全球性的耕地问题和粮食危机。

卫星遥感监测技术为耕地保护提供了强大的技术支撑，通过对耕地占用的有效监测和管理，我们能够更好地保护有限的耕地资源，确保国家的粮食安全和生态安全。随着技术的不断发展和完善，卫星遥感将在耕地保护中发挥更加重要的作用。