CN104299161B - 一种获取县域尺度撂荒地图形数据的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种获取县域尺度撂荒地图形数据的方法及装置，涉及土地利用和生态过程领域，所述方法包括：根据当前有效的退耕还林和森林工程分布图，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据；通过将得到的在前耕地面积分布图形数据与当前耕地面积分布图形数据进行数据空间叠加处理，得到耕地面积分布变化图形数据；通过从所述耕地面积分布变化图形数据中扣除所述当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据，得到耕地边际化的面积分布图形数据，以作为县域尺度撂荒地的面积分布图形数据。本发明能够更好地获得县域尺度撂荒地的发生位置、面积和分布状况，为土地利用监控、规划、政策制定和管理，提供技术支持。
Description
技术领域
本发明涉及土地利用和生态过程领域，特别涉及一种获取县域尺度撂荒地图形数据的方法及装置。
背景技术
山区耕地因地形起伏、地块零碎、交通不便等因素决定了其不具备大规模机械化的生产条件，当农村大量青壮年劳动力非农化后，存在较大限制性因子的陡坡耕地逐渐从原用途中退出，从而导致被“边际化”——撂荒。更为重要的，在统筹城乡发展背景下，受人口城镇化和务农机会成本提升的影响，大量青壮年劳动力从农村“析出”；受技术进步、使用权流转和适度规模经营的驱使，优质耕地更加集约。两者挤压促使劣质耕地所获边际收益降低，丧失耕种价值，被边际化。
但是，目前最需要回答的是山区耕地边际化到底发生在哪里？表现特征是什么？各种因素的作用程度如何？而现有文献并未对上述问题获得科学清晰的定量认识。在发生域阐明上，使用以行政界线为单元的统计数据较为普遍，打破行政界线以体现地块立地条件的空间信息获取较为少见，以致于不能获得在什么情况下耕地会出现边际化特征的信息；在表现特征刻画上，更注重定性的类型转换或利用方式变更的描述，在特征的内涵和诊断标准量化上并未体现发生域的空间要素，以致不能给出在不同立地条件下的边际化空间特征；在影响因素识别上，常常将自然影响因素与社会经济驱动因素混为一谈，未能实现影响边际化发生可能与驱动边际化出现动因的有机结合，不能给出边际化在什么条件下发生以及诱因是什么。而且，使用统计数据作为主要数据源展开耕地边际化的特征分析与驱动因素识别，会出现很大的偏差，导致在实际应用中得不到很好的成效。
发明内容
本发明的目的在于提供一种获取县域尺度撂荒地图形数据的方法及装置，能更好地解决山区耕地边际化到底发生在哪些位置，耕地边际化在什么立地条件下易于出现的问题。
根据本发明的一个方面，提供了一种获取县域尺度撂荒地图形数据的方法，包括：
根据在前地形图，得到在前耕地面积分布图形数据；
根据当前遥感影像图，得到当前耕地面积分布图形数据；
根据当前有效的退耕还林和森林工程分布图，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据；
通过将所述在前耕地面积分布图形数据与当前耕地面积分布图形数据进行数据空间叠加处理，得到耕地面积分布变化图形数据；
通过从所述耕地面积分布变化图形数据中扣除所述当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据，得到耕地边际化的面积分布图形数据，以作为县域尺度撂荒地的面积分布图形数据。
优选地，所述的得到当前耕地面积分布图形数据的步骤包括：
按照纹理边界和色调，确定当前遥感影像图中的耕地分布区域；
通过从所述当前遥感影像图中提取所确定的耕地分布区域，得到所述的当前耕地面积分布图形数据。
优选地，所述的按照纹理边界和色调，确定当前遥感影像图中的耕地分布区域的步骤包括：
将所述当前遥感影像图中带有平行纹理或者规则边界，并且色调为淡红、古铜、灰白或者铁青色的区域解译为耕地分布区域；
将所有被解译为耕地分布区域的图形数据进行矢量化处理，得到所述当前耕地面积分布图形数据。
优选地，所述的根据当前有效的退耕还林和森林工程分布图，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据的步骤包括：
根据所述当前有效的退耕还林和森林工程分布图，确定当前有效的退耕还林和森林工程分布区域；
若所述当前有效的退耕还林和森林工程分布图存在互相重合的区域，则将其定义为所述当前有效的退耕还林分布区域；
将所有当前有效的退耕还林和森林工程分布区域的图形数据进行矢量化处理，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据。
优选地，还包括依据耕地边际化的面积分布图形数据得到以下不同立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据之一：
海拔和坡度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据；
地块相对于村庄的分布半径立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据；以及
道路连接度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
优选地，所述的得到海拔和坡度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据的步骤包括：
通过对所述DEM进行划分，得到海拔和坡度分级范围；
将所述海拔和坡度分级范围的图形数据进行矢量化处理，得到海拔和坡度分级图形数据；
通过将所述耕地边际化的面积分布图形数据与所述海拔和坡度分级图形数据进行数据空间叠加处理，得到海拔和坡度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
优选地，所述的得到地块相对于村庄的分布半径立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据的步骤包括：
通过对所述居民点分布图进行划分，得到地块相对于村庄的分布半径分级范围；
将所述地块相对于村庄的分布半径分级范围的图形数据进行矢量化处理，得到地块相对于村庄的分布半径分级图形数据；
通过将所述耕地边际化的面积分布图形数据与所述地块相对于村庄的分布半径分级图形数据进行数据空间叠加处理，得到地块相对于村庄的分布半径立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
优选地，所述的得到道路连接度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据的步骤包括：
通过对所述道路分布图进行划分，得到道路连接度分级范围；
将所述道路连接度分级范围的图形数据进行矢量化处理，得到道路连接度分级图形数据；
通过将所述耕地边际化的面积分布图形数据与所述道路连接度分级图形数据进行数据空间叠加处理，得到道路连接度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
根据本发明的另一方面，提供了一种获取县域尺度撂荒地图形数据的装置，包括：
提取单元，用于根据在前地形图，得到在前耕地面积分布图形数据，根据当前遥感影像图，得到当前耕地面积分布图形数据，根据当前有效的退耕还林和森林工程分布图，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据；
叠加单元，用于通过将所述在前耕地面积分布图形数据与当前耕地面积分布图形数据进行数据空间叠加处理，得到耕地面积分布变化图形数据，通过从所述耕地面积分布变化图形数据中扣除所述当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据，得到耕地边际化的面积分布图形数据，以作为县域尺度撂荒地的面积分布图形数据。
优选地，所述提取单元进一步包括：
矢量化模块，用于矢量化所述所有被解译为耕地分布区域的图形数据，所有当前有效的退耕还林和森林工程分布区域的图形数据，海拔和坡度分级图形数据，地块相对于村庄的分布半径分级图形数据，道路连接度分级图形数据。
与现有技术相比较，本发明的有益效果在于：通过利用遥感影像和地形图提取县级尺度撂荒地特征数据（面积、立地条件、分布等）的计算方法，能够更好地获得耕地边际化的发生位置，根据耕地边际化的不同立地条件分析耕地在什么情况下会出现边际化，耕地边际化更易受哪些立地条件的影响。
附图说明
图1是本发明提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的方法流程图；
图2是本发明提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的装置结构框图；
图3是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区位置和数字高程模型图；
图4是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区基本社会经济属性图；
图5是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区图形数据源属性图；
图6是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区耕地边际化提取步骤和线路图；
图7是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区海拔和坡度、地形位及修正系数、地块相对于村庄的分布半径和道路连接度分级图；
图8是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区基于相关理论的样区影响或驱动因素与耕地边际化间关系假设图；
图9是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区耕地边际化的影响因素及含义图；
图10是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区耕地边际化的驱动因素及含义图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明，应当理解，以下所说明的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
样区选取辖区内山地面积较大的重庆市石柱县，目的旨在识别耕地边际化的特征，找出影响和驱动边际化发生的主要因素，并依据影响和驱动边际化发生因素的可调控性，提出适应性“顺边际化”和“反边际化”对策。
图1是本发明提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的方法流程图，如图1所示，步骤包括：
步骤S1：根据在前地形图，得到在前耕地面积分布图形数据。
步骤S2：根据当前遥感影像图，得到当前耕地面积分布图形数据。
所述步骤S2中，按照纹理边界和色调，确定当前遥感影像图中的耕地分布区域；
通过从所述当前遥感影像图中提取所确定的耕地分布区域，得到所述的当前耕地面积分布图形数据。
进一步地，将所述当前遥感影像图中带有平行纹理或者规则边界，并且色调为淡红、古铜、灰白或者铁青色的区域解译为耕地分布区域；
将所有被解译为耕地分布区域的图形数据进行矢量化处理，得到所述当前耕地面积分布图形数据。
步骤S3：根据当前有效的退耕还林和森林工程分布图，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据。
所述步骤S3中，根据所述当前有效的退耕还林和森林工程分布图，确定当前有效的退耕还林和森林工程分布区域；
若所述当前有效的退耕还林和森林工程分布图存在互相重合的区域，则将其定义为所述当前有效的退耕还林分布区域；
将所有当前有效的退耕还林和森林工程分布区域的图形数据进行矢量化处理，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据。
步骤S4：通过将所述在前耕地面积分布图形数据与当前耕地面积分布图形数据进行数据空间叠加处理，得到耕地面积分布变化图形数据。
步骤S5：通过从所述耕地面积分布变化图形数据中扣除所述当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据，得到耕地边际化的面积分布图形数据，以作为县域尺度撂荒地的面积分布图形数据。
进一步地，依据耕地边际化的面积分布图形数据得到以下不同立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据之一：
海拔和坡度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据；
地块相对于村庄的分布半径立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据；以及
道路连接度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
进一步地，通过对所述DEM进行划分，得到海拔和坡度分级范围；
将所述海拔和坡度分级范围的图形数据进行矢量化处理，得到海拔和坡度分级图形数据；
通过将所述耕地边际化的面积分布图形数据与所述海拔和坡度分级图形数据进行数据空间叠加处理，得到海拔和坡度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
进一步地，通过对所述居民点分布图进行划分，得到地块相对于村庄的分布半径分级范围；
将所述地块相对于村庄的分布半径分级范围的图形数据进行矢量化处理，得到地块相对于村庄的分布半径分级图形数据；
通过将所述耕地边际化的面积分布图形数据与所述地块相对于村庄的分布半径分级图形数据进行数据空间叠加处理，得到地块相对于村庄的分布半径立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
进一步地，通过对所述道路分布图进行划分，得到道路连接度分级范围；
将所述道路连接度分级范围的图形数据进行矢量化处理，得到道路连接度分级图形数据；
通过将所述耕地边际化的面积分布图形数据与所述道路连接度分级图形数据进行数据空间叠加处理，得到道路连接度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
图2是本发明提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的装置结构框图，如图2所示，包括：提取单元和叠加单元。
所述提取单元用于根据在前地形图，得到在前耕地面积分布图形数据，根据当前遥感影像图，得到当前耕地面积分布图形数据，根据当前有效的退耕还林和森林工程分布图，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据。进一步地，所述提取单元的矢量化模块用于矢量化所述所有被解译为耕地分布区域的图形数据，所有当前有效的退耕还林和森林工程分布区域的图形数据，海拔和坡度分级图形数据，地块相对于村庄的分布半径分级图形数据，道路连接度分级图形数据。
所述叠加单元用于通过将所述在前耕地面积分布图形数据与当前耕地面积分布图形数据进行数据空间叠加处理，得到耕地面积分布变化图形数据，通过从所述耕地面积分布变化图形数据中扣除所述当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据，得到耕地边际化的面积分布图形数据，以作为县域尺度撂荒地的面积分布图形数据。
图3是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区位置和数字高程模型图，如图3所示，A是沿江一层山脊浅丘平坝区、B是方斗山低山区、C是方斗—七曜所夹槽谷区、D是七曜山北部高山区和E是七曜山南部中山区。如图2所示，样区石柱县地处渝鄂边陲的武陵山区（107°59′～108°34′E，29°39′～30°32′N），幅员3012.24km2。地貌由北东—南西走向的山地平行纵贯，形成“两山一槽一坝”的主体格局。“两山”即七曜山和方斗山，“一槽”为两山所夹的宽谷，“一坝”即沿长江分布的小平原。总体上，中低山占总面积的93.8%；气候属盆周山地中亚热带湿润季风气候区，年均温16.5℃，年均降水量1103mm，立体气候明显，灾害性气候频繁；土壤以中性和微酸性黄壤、黄棕壤、紫色土、水稻土为主；植被属亚热带常绿阔叶林和落叶阔叶林区，以马尾松、杉木为主，森林覆盖率52.8%。
图4是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区基本社会经济属性图，a、b、c、d和e是各类别单位，即a是万户、b是万人、c是ha、d是亿元和e是万头。如图4所示，截至2011年底，样区共辖32个乡（镇），229个村，总户数13.4万户，总人口54.45万人，人均耕地0.13ha，人均国内生产总值19396元（按常住人口计算），农民人均纯收入5981元。依据《重庆市重点生态功能区保护和建设规划》（2011～2030年），样区属武陵山石漠化山地生态重点恢复区，生态区位特殊，生态系统独特，是长江上游重要的生物基因库和生态屏障区。
图5是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区图形数据源属性图，如图5所示，数据源主要有图形和属性数据。在图形数据中，用于提取2011年耕地的2.5m分辨率SPOT-5影像，来源于重庆林业规划院；用于提取2002年耕地的1:1万地形图、用于提取2002-2006年退耕还林和2008-2011年森林工程图来源于石柱县林业局；1:1万村级界线和用于辅助解译的2010年1:1万国土二调数据，来源于石柱县国土局；用于提取不同海拔和坡度下耕地边际化空间特征的30m分辨率DEM，来源于中国西部数据中心；用于分别提取道路连接度和地块相对于村庄的分布半径的1:1万道路和居民点分布图，来源于石柱县国土局。
对于收集到的村级人口和社会经济数据进行统一单位的处理和补缺，对于乡（镇）内某村缺乏某一指标，而这一指标又不可能为0时，采取两种方法补缺：一种是将本乡（镇）其它村的同一指标作算术平均近似代替，另一种是对周围村进行地貌、区位、交通等做类似匹配，将周围拥有类似特性村的同一指标作算术平均近似替代。
在属性数据中，2011年，32个乡（镇）级人口和社会经济，数据来源于石柱县统计年鉴。229个村级承包地、人均耕地数量和耕地流转规模来源于乡（镇）国土所；农户和劳动力类别、人均纯收入、种植业产值和非农务工收入来源于乡（镇）经发办；总户数、总人口、农转非人口和非农务工劳动力来源于乡（镇）派出所；年末生猪存栏、出售数量和养殖业产值来源于乡（镇）畜牧站；微型农机台数来源于乡（镇）政府办；劳均耕地、务农劳均年龄、农转非率、种植（养殖）业商品化率、非农劳动力率、兼业劳动力率、种植（养殖、非农务工）收入占家庭收入比重等由作者依据上述数据自行计算获得。为验证获取数据的真实性和准确性，发明人于2012.8.30～2012.11.25连续3次累计23天到32个乡（镇）收集上述数据，访谈120户农户进行部分数据的核查补充。
现行主要以非作物生长季的高分辨率影像与以往1:1万标准分幅地形图叠加，可为找出山区耕地边际化到底发生在哪些位置提供便捷途径；以“地块”为单元，使用同比例尺DEM、道路与居民点分布图提取地块单元上的平均海拔、坡度以及地块相对于村庄的分布半径和道路连接度指标，与样区所有耕地做Logistic回归，可为回答耕地边际化在什么条件下易于出现（回答是与否的问题）提供最短路径；以“村”为单元将社会经济统计数据与耕地边际化率做逐步回归，可为量化解释驱动因素对耕地边际化的贡献度（回答为什么的问题）提供新途径。
步骤S101：对拥有北京1954坐标.psd格式退耕还林和森林工程图进行处理，使用Batch PSD to JPG软件转换为.jpg格式，并借助图幅号转换工具找出对应西安1980坐标的图幅号。
步骤S102：在CAD软件支持下，考虑图幅号的对应，依据小地名和典型地物（居民点、道路、河流、坑塘等），缩放转换后的退耕还林和森林工程图，与西安1980坐标的分幅地形图相对应。
步骤S103：将对应好的退耕还林和森林工程图在CAD软件的支持下矢量化，并将矢量化好的退耕还林和森林工程图导入ARCGIS软件转换为.shp格式。当遇到退耕还林和森林工程矢量图互相叠加或重合时，以退耕还林矢量图为主。
步骤S104：将退耕还林和森林工程矢量图连同DEM、道路和居民点分布图和国土二调图一并投影到西安_1980_3_Degree_GK_CM_105E坐标下。
步骤S105：将野外踏勘和访谈拍摄的景观照片、GPS坐标、记录内容等导入已矢量化的步骤S005中的图件，建立耕地边际化解译标志库和验证数据集。
步骤S106：利用SPOT-5影像提取2011年样区耕地分布区域，对影像中色调为淡红、古铜、灰白或铁青色且带有相对规则边界或平行纹理的直接解译为耕地；对浅蓝、淡绿或茶绿色且形状近似规则、色调均匀且与周围有明显分界线的大多为以前被作为耕地利用。目前已不被用作种植业生产，体现为林草地的颜色，共分为三个部分：
首先，国家2002-2006年退耕还林政策的实施，将坡度大于25°的坡耕地退耕，在退耕还林成效不太好的地方影像就体现为浅蓝、淡绿或茶绿色；
其次，重庆2008-2011年实施森林工程政策，将主干公路、主要河流或水源地、城镇周边、关键粮食产区等实施森林工程建设，因实施时间较短，在影像上体现为浅蓝、淡绿或茶绿色；
最后，伴随农村青壮年劳动力的非农化，留守老龄劳动力的耕作半径萎缩，部分用机械不能替代的陡坡耕地被边际化转换为灌丛和杂草，在影像上体现为浅蓝、淡绿或茶绿色。
步骤S107：为建立解译标志库并对解译结果给予实地验证，发明人于2011.6.30-2012.5.28连续12次对32个乡（镇）的土地利用情况进行累计50天的调查，拍摄景观照片950张，记录GPS坐标359个，详细记录每个点的地形、耕地利用、周围地类等信息。
步骤S108：对1:1万分幅地形图进行格式转换，将得到的.shp格式的耕地面积与分布图形数据与由2.5m分辨率SPOT-5影像解译得到的2011年耕地面积与分布图形数据进行数据空间叠加，得到2002-2011年样区耕地边际化面积与分布图形数据。
步骤S109：根据所述2002-2011年样区耕地边际化面积与分布图形数据扣除2002-2006年退耕还林分布图形数据和2008-2011年森林工程分布图形数据，得到2002-2011年样区耕地边际化分布图形数据。如图6所示，图6是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区耕地边际化提取步骤和线路图。
步骤S110：选取影响因素中的地形和区位指标为不同的立地条件，在地形指标中重点分析对耕地边际化有重要影响的海拔和坡度，在区位指标中关键考虑影响耕地边际化发生的地块相对于村庄的分布半径和道路连接度。具体地，海拔决定样区地貌的宏观格局，坡度影响耕作便捷性程度；地块相对于村庄的分布半径和道路连接度共同决定耕作半径的距离、农用物资投放与作物收获的可及程度。
步骤S111：参考《重庆市石柱县农用地分等定级》成果中的5级划分法，得到样区海拔和坡度的分级范围。如图7所示，图7是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区海拔和坡度、地形位及修正系数、地块相对于村庄的分布半径和道路连接度分级图。
步骤S112：使用30m分辨率DEM，在ARCGIS中，运用3D分析工具，提取海拔和坡度分级范围。
步骤S113：根据海拔和坡度计算地形位，公式式中，T为地形位，E和分别为空间任意一点的高程和所在区域内的平均高程，S和分别为空间任一点的坡度和所在区域内的平均坡度。
步骤S114：使用样区DEM，提取空间任意一点的地形位，结合海拔与坡度的划分方法，将地形位划分为5级，如图7所示。
步骤S115：使用样区2011年居民点布局图，提取每一承包地块到最近居民点的欧式直线距离，引入地形位修正系数，将修正后的所述距离作为地块相对于村庄的分布半径，参考地形位分级，划分为5级，得到地块相对于村庄的分布半径分级范围，如图7所示。
步骤S116：地形位修正系数依据地形位指数进行划分，结合实地踏勘和访谈中获得的农户由居住点到每一承包地块的直线距离、途经高差和坡度、所用时间等信息制定。
步骤S117：使用样区农村道路矢量数据，借助ARGGIS网络分析功能，提取网络连接数和结点数，采用γ指数测算道路连接度，公式式中，γ为道路连接度，L为农村道路网络中实际存在的连接数，Lmax为网络最大可能连接廊道数，V为结点数。连接度分级采取《重庆市石柱县农用地分等定级》成果中道路对耕作便捷性5级影响划分法，如图7所示，得到道路连接度分级范围。
步骤S118：对海拔、坡度、地块相对于村庄的分布半径和道路连接度分级范围进行50～100m的空间缓冲。
步骤S119：将2002-2011年样区耕地边际化分布图形数据分别与空间缓冲后的海拔、坡度、地块相对于村庄的分布半径和道路连接度分级范围相叠加，得到不同立地条件下样区边际化的空间分布格局图形数据，如图6所示。
步骤S120：对解释变量与被解释变量间关系进行假设：
①依据级差地租Ⅰ，海拔较高、坡度较陡、离家较远和道路连接度差的耕地，常不具有获得级差地租Ⅰ的比较优势，较易率先被边际化；
②根据市场配置资源的基础性规律，生产要素会优先选择配置于比较优势明显、劳动生产率高的行业，农村劳动力的配置优先考虑收入高的非农产业，从事农业生产的劳动力相对较少，耕地边际化的可能就越大；
③考虑比较优势理论，种植（养殖）业市场化率越高，比较优势就越显著，扩大规模获得市场比较优势的愿望就越大，耕地的边际化程度也会降低；
④基于适度规模经营理论，单个地块规模越小，机械投入越少，生产的劳动力和实施投入成本就越高，越不宜提高劳动生产率，更不能获得规模经济效应，相比地块规模大的，越易被边际化。耕地使用权的流转，为提高地块规模、施行机械化作业创造了条件，有助于耕地基础设施配置效率的提升和耕地产出率与劳动生产率的提高，耕地边际化的可能就越小。如图8所示，图8是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区基于相关理论的样区影响或驱动因素与耕地边际化间关系假设图。
步骤S121：选取地块为最小的分析单元，选择地形和区位作为关键的耕地边际化影响因素。
步骤S122：以地块为单元，将样区耕地边际化总体格局图中已边际化的地块赋值为1，未边际化的赋值为0，则地块单元的耕地是否被边际化为被解释变量Y。将已赋值的样区耕地边际化分布图形数据分别与海拔、坡度、地块相对于村庄的分布半径和道路连接度分级范围进行空间叠加，得到耕地边际化的海拔、坡度、地块相对于村庄的分布半径和道路连接度图形数据。
步骤S123：根据步骤S122中的耕地的海拔、坡度、地块相对于村庄的分布半径和道路连接度图形数据求出每一耕地承包地块的平均海拔、坡度、地块相对于村庄的分布半径和道路连接度值，如图9所示，图9是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区耕地边际化的影响因素及含义图。即得到样区耕地是否被边际化的解释变量X。
步骤S124：对步骤S123中的解释变量X进行Logistic回归方法分析样区耕地是否被边际化，在解释变量X的影响下被解释变量Y发生的可能只有两种，要么已被边际化，要么仍在耕种，即存在是和否的关系。
步骤S125：选取样区耕地边际化的驱动因素指标，劳均耕地和耕地流转率属耕地资源配置上的驱动因素，前者表征样区留守劳动力负担耕地的状况，是决定耕地边际化和耕地流转的关键因素，而后者是耕地资源流动和优化配置的重要方式；
务农劳均年龄、兼业劳动力率和非农劳动力率反映劳动力资源的配置，务农劳均年龄和兼业劳动力率反映直接参与农业生产的劳动力数量和年龄状况，和非农劳动力率一起，共同决定在务农机会成本不断攀升情景下农村劳动力的配置，经由劳均耕地多少影响耕地边际化的发生；
种植（养殖）业商品化率属生产参与市场状况的驱动因素，反映市场状况对耕地利用的影响，种植业商品化率主要指经济作物的市场化程度，如芝麻、烟草等，粮食作物除农户自行食用外基本不直接参与市场行为，而是为养殖业提供原材料并借助养殖业的商品化率体现出来；
种植（养殖）业和非农收入比重属家庭收入上的驱动因素，它们是农村家庭收入的重要组分，种植（养殖）业收入比重反映家庭对耕地利用的重视程度，非农收入比重决定家庭对劳动力和耕地资源的配置状况，进一步影响耕地的边际化程度；
农转非率和微型农机数量属政策上的驱动因素，农村户籍转为城镇户籍并享受城镇居民待遇后对耕地的依赖程度会降低，微型农机数量很大程度上决定耕地上机械替代人力和适度规模经营的程度。
步骤S126：按耕地边际化发生的定义，收集样区耕地边际化的驱动因素指标，涉及资源配置、家庭收入、政策导向、市场参与等，共5大类，12个指标。指标含义如图10所示，图10是本发明实施例提供的获取县域尺度撂荒地图形数据的样区耕地边际化的驱动因素及含义图。
步骤S127：选取村为最小分析单元，通过对样区村级界线与DEM的空间叠加，分析验证得到两者在大的趋势上较为吻合，并且村内社会经济发展在空间上也具有很好的均一性，而不同村间的异质性又较为显著，即以村为最小单元进行耕地边际化驱动因素分析具有较强的可比性。
步骤S128：将样区村级耕地边际化率作为被解释变量Y，即村级2002-2011年已边际化耕地面积与2011年村级承包耕地面积的比值，其中，村级2002-2011年已边际化耕地面积为通过对耕地面积分布变化图形数据与村界线图形数据进行数据空间叠加得到的。并将根据图10中的指标含义计算得出以村级社会经济数据为基础的各指标作为与耕地边际化有关的驱动因素解释变量X。
步骤S129：在SPSS2.0软件的支持下，对步骤S128中的解释变量X和被解释变量Y采用Stepwise回归法，构建多元回归模型，识别样区耕地边际化的驱动因素，量化各驱动因素的重要性次序和作用方向。
综上所述，本发明具有以下技术效果：能够实现不同立地条件下的耕地边际化特征，以及县域尺度的空间数据；更好地获得耕地边际化的发生位置，并根据耕地边际化的影响因素分析耕地在什么情况下会出现边际化，耕地边际化更易受哪些立地条件的影响，以及量化驱动因素得到各驱动因素的重要性次序和作用方向，使政府可以提出更加适应“顺边际化”和“反边际化”的对策。事实上，获取撂荒地图形数据的意义在于及时掌握土地利用状况，包括土地撂荒位置、面积数量和分布状况，为土地利用监控、规划、政策制定和管理，提供支持。
尽管上文对本发明进行了详细说明，但是本发明不限于此，本技术领域技术人员可以根据本发明的原理进行各种修改。因此，凡按照本发明原理所作的修改，都应当理解为落入本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种获取县域尺度撂荒地图形数据的方法，其特征在于，包括：
通过将根据在前地形图得到的在前耕地面积分布图形数据与根据当前遥感影像图得到的当前耕地面积分布图形数据进行数据空间叠加处理，得到耕地面积分布变化图形数据；
通过从所述耕地面积分布变化图形数据中扣除根据当前有效的退耕还林和森林工程分布图得到的当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据，得到耕地边际化的面积分布图形数据；
将所得到的耕地边际化的面积分布图形数据作为县域尺度撂荒地的面积分布图形数据；
依据所述耕地边际化的面积分布图形数据得到不同立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据；
其中：根据当前有效的退耕还林和森林工程分布图，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据的步骤包括：
根据所述当前有效的退耕还林和森林工程分布图，确定当前有效的退耕还林和森林工程分布区域；
若所述当前有效的退耕还林和森林工程分布图存在互相重合的区域，则将其定义为当前有效的退耕还林分布区域；
将所有当前有效的退耕还林和森林工程分布区域的图形数据进行矢量化处理，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到当前耕地面积分布图形数据的步骤包括：
按照纹理边界和色调，确定当前遥感影像图中的耕地分布区域；
通过从所述当前遥感影像图中提取所确定的耕地分布区域，得到所述的当前耕地面积分布图形数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的按照纹理边界和色调，确定当前遥感影像图中的耕地分布区域的步骤包括：
将所述当前遥感影像图中带有平行纹理或者规则边界，并且色调为淡红、古铜、灰白或者铁青色的区域解译为耕地分布区域；
将所有被解译为耕地分布区域的图形数据进行矢量化处理，得到所述当前耕地面积分布图形数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的得到不同立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据包括以下之一：
海拔和坡度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据；
地块相对于村庄的分布半径立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据；以及
道路连接度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的得到海拔和坡度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据的步骤包括：
通过对DEM进行划分，得到海拔和坡度分级范围；
将所述海拔和坡度分级范围的图形数据进行矢量化处理，得到海拔和坡度分级图形数据；
通过将所述耕地边际化的面积分布图形数据与所述海拔和坡度分级图形数据进行数据空间叠加处理，得到海拔和坡度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的得到地块相对于村庄的分布半径立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据的步骤包括：
通过对居民点分布图进行划分，得到地块相对于村庄的分布半径分级范围；
将所述地块相对于村庄的分布半径分级范围的图形数据进行矢量化处理，得到地块相对于村庄的分布半径分级图形数据；
通过将所述耕地边际化的面积分布图形数据与所述地块相对于村庄的分布半径分级图形数据进行数据空间叠加处理，得到地块相对于村庄的分布半径立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的得到道路连接度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据的步骤包括：
通过对道路分布图进行划分，得到道路连接度分级范围；
将所述道路连接度分级范围的图形数据进行矢量化处理，得到道路连接度分级图形数据；
通过将所述耕地边际化的面积分布图形数据与所述道路连接度分级图形数据进行数据空间叠加处理，得到道路连接度立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据。
8.一种获取县域尺度撂荒地图形数据的装置，其特征在于，包括：
叠加单元，用于通过将根据在前地形图得到的在前耕地面积分布图形数据与根据当前遥感影像图得到的当前耕地面积分布图形数据进行数据空间叠加处理，得到耕地面积分布变化图形数据；通过从所述耕地面积分布变化图形数据中扣除根据当前有效的退耕还林和森林工程分布图得到的当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据，得到耕地边际化的面积分布图形数据；将所得到的耕地边际化的面积分布图形数据作为县域尺度撂荒地的面积分布图形数据；以及依据所述耕地边际化的面积分布图形数据得到不同立地条件下的耕地边际化的空间分布格局图形数据；
其中：根据当前有效的退耕还林和森林工程分布图，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据的步骤包括：
根据所述当前有效的退耕还林和森林工程分布图，确定当前有效的退耕还林和森林工程分布区域；
若所述当前有效的退耕还林和森林工程分布图存在互相重合的区域，则将其定义为当前有效的退耕还林分布区域；
将所有当前有效的退耕还林和森林工程分布区域的图形数据进行矢量化处理，得到当前有效的退耕还林和森林工程面积分布图形数据。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：矢量化模块，用于矢量化所有被解译为耕地分布区域的图形数据，所有当前有效的退耕还林和森林工程分布区域的图形数据，海拔和坡度分级图形数据，地块相对于村庄的分布半径分级图形数据，道路连接度分级图形数据。
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