农膜遥感制图：挑战与未来方向

农膜遥感制图：挑战与未来方向

农膜作为现代农业高效生产模式之一，能够显著改善农田的水热条件，提高作物产量和水资源利用效率。然而，农膜的大规模使用及其回收处理不足，也引发了诸多生态环境问题。利用遥感技术精准监测农膜的时空分布，对于精细农业管理和生态环境保护至关重要。本文综述了农膜遥感制图的研究进展，分析了当前面临的挑战，并展望了未来的发展方向。

图1 农膜主要分布地区及细节特征（京审字（2024）G第2733号）

研究背景与思路

作为提高作物产量的有效模式，农膜（包括塑料温室和地膜覆盖农田）在世界范围内迅速扩张。农膜的大规模使用以及缺乏有效的回收、处理和再利用，不可避免地对区域和全球的气候、生态环境产生了影响。准确、及时的农膜空间分布信息对于农业精细化管理和生态环境保护至关重要。

基于遥感技术的农膜制图已成为一种行之有效且广泛应用的方法，但大规模长时序的塑料大棚和地膜覆盖农田数据集仍然稀缺，为突破这一瓶颈，该研究通过系统梳理现有研究进展并分析存在的挑战，为未来大尺度、长时序、高精度的农膜制图提供了新的思路和解决方案。

实验方法

该研究通过采用文献计量学方法梳理了2000年以来农膜遥感制图的研究进展，可视化展示了遥感数据源和分类方法的演变，对比分析了塑料大棚和地膜覆盖农田的时-空-谱特征，对常用分类算法的优缺点进行了综合评述，并进一步讨论了未来大规模、长时序、高精度农膜遥感制图的发展方向。

重要数据结果

自2000年以来，农膜遥感制图的出版物数量呈指数形式增长。这一趋势表明，农膜遥感制图已成为一个新兴的研究领域，吸引了全球范围内日益增长的关注。农膜制图的数据源经历了从早期的高分辨率商业卫星影像到中分辨率卫星影像的转变，近年来，Sentinel系列光学卫星和雷达数据的结合提供了更高的时空分辨率，推动了农膜遥感制图的进一步发展，特别是在大范围和动态监测方面。

农膜具有显著的时空谱特征。其中，塑料大棚的光谱响应介于不透水面和植被之间。与塑料大棚不同，地膜覆盖农田光谱特征随作物生长周期变化较快。时空特征和光谱特征的结合，尤其是空间特征的引入，有助于提高农膜遥感制图的分类精度，尤其在高分辨率数据下表现更为突出。

农膜遥感制图算法经历了从传统的单一分类方法到深度学习和集成学习方法的演变，逐步提高了制图精度和效率。深度学习和集成学习算法通过结合多个模型和更复杂的特征提取，能够提高精度和适应性，但其对硬件资源和计算性能的要求也应被重视。

图2 农膜制图遥感数据源和分类算法的热点分析与演变历程

图3 塑料大棚和地膜的光谱和时间特征

研究结论

农膜的时空分布信息对农业种植规划和环境治理保护至关重要。该研究对现有文献的分析得出结论，多传感器和多时相数据的结合可以在时间和空间上填补数据空白，提高制图精度。

光谱特征是农膜制图的关键特征，协同时间和空间特征可以提高分类精度。在农膜制图中，监督分类比无监督分类提供了更高的准确性，集成多种分类算法可能是大规模农膜制图的一个有前景的方法。

长时序的国家或全球尺度的农膜制图仍然是一个挑战，未来的研究应侧重于整合多源数据、扩充样本数据集、集成多种分类算法，制备大尺度、长时序、高精度的农膜数据集，精细化地提取农膜的类型和覆盖时间，为农业精细化管理和生态环境保护提供有效信息和科学指导。