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user: 3. 主要技术流程 3.1. 资料收集与数据预处理 3.1.1. 资料内容 1) MODIS植被指数产品数 本文选取2012年的MODIS植被指数16天合成的产品，空间分辨率为250米，共不同日期的4景影像，分别是2012年3月13日、2012年6月17日、2012年8月20日、2012年10月23日。数据编号分别为：MYD13Q1.A2012073.h28v05.005，MYD13Q1.A2012169.h28v05.005，MYD13Q1.A2012233.h28v05.005，MYD13Q1.A2012297.h28v05.005。之所以选择这四景的MODIS数据，是因为考虑到枞阳县所处的区域，农作物通常为一年两熟的生长模式，春夏季种植水稻、秋冬季种植小麦。选择的这四景数据的时间，分别能代表农作物生长的典型代表时期，如图2所示。 2) 数字高程模型数据 本文选取了GDEMDEM数字高程模型数据，数据共两幅，数据编号分别为：ASTGTM_N30E117F和ASTGTM_N31E117F，数据现势性2009年，空间分辨率30 m，如图3所示。 3) 研究区土地利用现状数据，如图4所示，其中黄色区域表示旱地，深红色区域表示水浇地，绿色部分表示水田。 图2. 研究区域MODIS植被指数16天合成产品 图3. 研究区域DEM数据 图4. 研究区域土地利用现状图 3.1.2. MODIS植被指数遥感数据处理 MODIS的归一化植被指数NDVI是基于植物叶绿素在690 nm波段附近的强吸收特征，对多光谱遥感数据的红外与近红外波段经过分析运算，通过加、减、乘、除等线性或非线性组合，而建立的用于描述植被数量和质量、对植被长势、生物量等有一定指示意义的参数 [ 3 ]。植被的信息在遥感影像上，是通过植物叶片和植被冠层的光谱特征及其差异、变化而反映的，因此用植被指数来诊断植被数量、质量、植被长势和生物量等指标的指示参数，成为连接遥感影像与地面植被研究的桥梁 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 同时还能用来分析植被生长过程、净初级生产力和蒸散等 [ 7 ] [ 8 ]。 本文使用的MODIS植被指数16天合成产品为公开版的遥感影像数据，数据格式为HDF，投影方式为等面积正弦曲线投影。为减少冗余数据量，提高数据处理和影像解译的效率，首先需要对影像进行裁切，按照研究区域的范围选取部分影像数据。 3.1.3. 建立坡度和坡向数据集 坡度和坡向是描述地表单元的地学指标坡度和坡向与耕地质量评价模型具有密切的关系。本文利用GIS软件的空间分析功能根据DEM数据生成坡度和坡向数据集并可视化，如图5所示。 图5. 研究区坡度与坡向数据集 3.2. 土地质量评价模型 3.2.1. 评价单元 评价单元即进行耕地质量评定的基本单位，本文的评价单元就是所有的栅格目标。基于栅格数据进行耕地质量评价，是对数字地形模型(DTM)的典型应用之一，通过栅格数据建模，可以较为容易地进行空间分析获取评价结果。通过式方程将栅格图层的不同数据层面进行叠加运算，实际上是所有被叠置网格图上同名网格数据的比较和综合，基于这种数学运算的叠加运算，在地理信息系统中称为地图代数 [ 9 ]。 3.2.2. 评价指标体系的选取 对于耕地质量的评价指标，可分为两大类：一是目标区域的自然地理状况及土壤理化性质、二是遥感影像间接反映出的适宜性特征，在本文中即NDVI指数。NDVI指数能够有效反映农作物绿度长势，综合了传感器对植被敏感的可见光和近红外波段的反射光谱信息，是区域地表植被覆盖度和植物长势的函数 [ 10 ] [ 11 ]。由于本文主要基于遥感影像进行分析，不进行土壤采样，以NDVI指标结合研究区域耕地分布情况作为主要的评价因子。 3.2.3. 评价因子的权重 本文采用层次分析法来确定各评价因子的权重。其基本思想是：将复杂的问题简单化、将模糊的问题具体化、将耦合的问题层次化，形成层次结构模型，然后根据专家知识库，对每一个层次的各个因子进行逐对比较和打分，再根据数学方法确定每一层各个因子的相对重要性顺序，最后通过排序得到最终结果。本文的层次分析模型如图6所示。 图6. 层次分析模型 根据专家知识经验的打分，对这三个层次分别赋值，形成判别矩阵后再经过一致性检验，得到的枞阳县耕地质量评价指标权重如表1所示： Table 1 Weight table of cultivated land quality evaluation index in research are 基本因素 权重 评价因子 权重 地形因素 0.55 坡向 0.18 坡度 0.37 自然因素 0.45 NDVI 0.45 表1. 研究区域耕地质量评价指标权重表 3.3. 指标提取 3.3.1. 指标标准化 由于评价体系的各个因子的量纲都是不同的，无法直接进行对比，只有将待评价因子置于一个统一的量度上方可进行评价，因此必须首先对参与评价的因子进行标准化处理。评价因子中又分为正因子和逆因子，正因子即耕地质量与因子评分呈现正相关的关系，逆因子则相反。本文采用百分制进行评价指标的标准化，即将参与评价的各个因子分别按照等级赋予不同的分数，最后根据分数和权重做出综合评价，如表2所示。 Table 2 Score table of evaluation indicator 坡向 −1 112.5~247.5 247.5~292.5 67.5~112.5 22.5~67.5 292.5~337.5 337.5~360 0~22.5 分值 100 95 88 88 80 80 75 坡度 <2 2~5 5~7 7~10 10~15 15~25 >25 分值 100 97 92 88 82 75 68 NDVI <0.47 0.47~0.52 0.52~0.56 0.56~0.58 0.58~0.6 0.6~0.63 >0.63 分值 70 75 80 88 95 98 100 表2. 评价指标分值表 注：坡向−1表示平坦区域。 3.3.2. MODIS植被指数提取 本文所采用MODIS 16天植被指数数据是MODIS的L3级成果产品，可以直接用于提取地表植被的NDVI指数。由于单个NDVI指数仅反映短时间内地表的植被覆盖情况，不足以描述整个作物生长周期内的地表植被覆盖情况，故本文采用4个时相的NDVI进行综合分析，以实现对于枞阳县地表植被覆盖情况的动态监测。步骤如下： 1) 对土地利用现状数据选取采样点。本文选取的是每个地块的几何中心点，因为考虑到通常一个地块内的农作物种类和农作物覆盖情况大致相同，所以采用该地块的几何中心点作为采样点。 2) 进行空间分析，得到像元的NDVI值，并将值赋给采样点的属性。 3) 分别对MODIS 16天植被指数四景数据重复以上操作，得到目标区域耕地多时相NDVI属性值。为便于计算，对NDVI指标进行取整，将原始值乘以10，000。 3.3.3. 坡度坡向数据提取 本文利用DEM数据生成的坡度坡向图，可用来提取耕地地块的坡度坡向，作为评价指标之一。其方法与提取NDVI指标大致相同，此处不再赘述。 3.4. 指标统计分析 根据以上指标提取结果指标的分类汇总，结果如下： 1) 各类耕地数量分布情况 目标区域共有地块图斑25，889个，其中旱地有7905个图斑，水浇地有1529个图斑，水田有16，465个图斑。按数量分类，旱地占30.53%，水浇地占5.91%，水田占63.60%。 2) 各类耕地面积分布情况 目标区域耕地总面积为723.45平方千米，其中旱地面积136.44平方千米，占18.86%；水浇地面积18.91平方千米，占2.61%；水田面积568.1平方千米，占78.53%。如图4所示。 3) 耕地坡度分布情况 坡度统计结果见表3。 Table 3 Statistical table of average slope of cultivated land in target area 序号 耕地类型 平均坡度(˚) 1 总体 2.93 2 旱地 3.02 3 水浇地 2.77 4 水田 2.90 表3. 目标区域耕地平均坡度统计表 4) 耕地坡向分布情况 坡向统计结果见表4。 Table 4 Statistical table of slope direction of cultivated land in target area 序号 坡向范围(˚) 数量 1 −1 (平坦) 552 2 112.5~247.5 10354 3 247.5~292.5 2738 4 67.5~112.5 3729 5 22.5~67.5 3235 6 292.5~337.5 2611 7 337.5~360及0~22.5 2675 表4. 目标区域耕地坡向统计表 5) NDVI植被指数分布情况 本区域2012年度NDVI均值为0.5833，详情见表5。 Table 5 NDVI statistical table of cultivated land in target area in 201 序号 NDVI 数量 1 <0.47 809 2 0.47~0.52 1726 3 0.52~0.56 5078 4 0.56~0.58 3842 5 0.58~0.60 4421 6 0.60~0.63 5584 7 >0.63 4439 表5. 目标区域2012年耕地地块NDVI统计表 本区域2012年度NDVI平均变化趋势(四个时相)，见图7。 图7. 目标区域2012耕地平均NDVI变化情况 由图7可知，本区域内耕地平均NDVI指标在8月20日左右达到最大值，与农作物生长周期规律基本一致，说明经由MODIS植被指数16天合成产品获取的数据可信度较高。 3.5. 耕地质量评分 根据3.2小节中确定的指标，在所有的评价指标数据准备就绪后，利用代数表达式分别计算研究区域内每个耕地地块的综合评分结果，从而将耕地质量进行量化。耕地质量评分的代数表达式为：S = 坡向得分 × 0.18 + 坡度得分 × 0.37 + NDVI得分 × 0.45。 3.6. 耕地质量等级的确定 3.6.1. 分级标准 根据上述指标统计结果，对目标区域耕地质量进行分级，标准如下： 综合评分95 (含)~100分的为一等地； 综合评分88 (含)~95分的为二等地； 综合评分80 (含)~88分的为三等地； 综合评分70 (含)~80分的为四等地； 综合评分小于70分的为五等地。 3.6.2. 耕地质量等级情况 依据3.6.1小节的分级标准，对目标区域耕地进行分级，结果如表6所示： Table 6 Statistical table of cultivated land grade in target are 序号 等级 地块数量 总面积(km 2 ) 1 一等地 10，815 332.2 2 二等地 11，107 286.99 3 三等地 3904 101.91 4 四等地 73 2.34 5 五等地 0 0 表6. 目标区域耕地等级统计表 目标区域各等级耕地(按面积)占比情况如图8所示。 图8. 目标区域耕地质量总体情况 各等级耕地空间分布情况如图9所示。 3.6.3. 各类耕地质量情况 按耕地类型分类，各类耕地的分级情况如表7所示。 图9. 目标区域各等级耕地空间分布情况 Table 7 Statistical tables of cultivated land grades in target areas (area unit: km2 序号 等级 旱地 水浇地 水田 数量 面积 数量 面积 数量 面积 1 一等地 3761 76.4 663 9.8 6391 246 2 二等地 3178 46.98 659 7.37 7270 232.65 3 三等地 956 12.95 205 1.74 2743 87.22 4 四等地 10 0.11 2 0.01 61 2.22 5 五等地 0 0 0 0 0 0 表7. 目标区域各类耕地等级统计表(面积单位：km 2 )