國(guó)家政策背景：耕地保護(hù)，國(guó)之大者

糧食安全是“國(guó)之大者”，耕地是糧食生產(chǎn)的命根子。近年來(lái)，國(guó)家將耕地保護(hù)提升到戰(zhàn)略高度：

嚴(yán)守18億畝耕地紅線： 這是保障國(guó)家糧食安全的底線要求。

堅(jiān)決遏制耕地“非農(nóng)化”、防止“非糧化”： 明確要求對(duì)耕地用途實(shí)施的管制，確保耕地主要用于糧食和棉、油、糖、蔬菜等農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)。

《關(guān)于開展第四次全國(guó)農(nóng)業(yè)普查的通知》（國(guó)發(fā)〔2025〕9號(hào)）正式發(fā)布。根據(jù)通知，決定于2026年開展第四次全國(guó)農(nóng)業(yè)普查，普查的主要內(nèi)容包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、糧食和大食物生產(chǎn)情況、農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力情況、鄉(xiāng)村發(fā)展基本情況、農(nóng)村居民生活情況等，普查工作要求創(chuàng)新方法手段，加強(qiáng)現(xiàn)代化調(diào)查手段的應(yīng)用，利用衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)和人工智能等技術(shù)，準(zhǔn)確測(cè)量主要農(nóng)作物播種面積，查清設(shè)施農(nóng)業(yè)狀況。

在此背景下，精準(zhǔn)、高效、動(dòng)態(tài)地掌握耕地利用現(xiàn)狀，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并制止違規(guī)占用耕地（非農(nóng)化）和在耕地上種植非糧作物（非糧化）行為，成為落實(shí)耕地保護(hù)制度的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)依靠人工實(shí)地核查的方式，存在效率低、成本高、覆蓋難、時(shí)效差等痛點(diǎn)，亟需科技賦能。

多光譜相機(jī)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)

多光譜相機(jī)搭載于無(wú)人機(jī)平臺(tái)，能夠捕捉地表物體在多個(gè)特定光譜波段（遠(yuǎn)超肉眼可見的RGB三色）的反射或輻射信息。這賦予它的優(yōu)勢(shì)：

精細(xì)識(shí)別地物類型： 不同地物（如作物、樹木、水體、裸土、建筑）具有光譜“指紋”。通過(guò)分析這些光譜特征，可精確區(qū)分耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域等。

監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)狀態(tài)： 特定波段組合（如近紅外與紅邊的反射率）可計(jì)算歸一化植被指數(shù)（NDVI）、葉綠素含量等指標(biāo)，有效識(shí)別作物類型（如區(qū)分水稻、小麥、玉米）、評(píng)估作物長(zhǎng)勢(shì)和健康狀況。

大范圍高效覆蓋： 衛(wèi)星可實(shí)現(xiàn)大區(qū)域周期性普查，無(wú)人機(jī)可靈活應(yīng)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域高頻次、高精度詳查，形成“天-空”一體化監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。

客觀性與可追溯性： 獲取的是客觀的光譜數(shù)據(jù)，形成可追溯、可核查的電子證據(jù)鏈。

多光譜相機(jī)在耕地保護(hù)中的核心應(yīng)用

一、高精度耕地面積統(tǒng)計(jì)與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：

精準(zhǔn)測(cè)繪： 利用多光譜數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能圖像分割算法，可自動(dòng)、精準(zhǔn)地勾繪耕地地塊邊界，計(jì)算實(shí)際耕種面積，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的精度。

二、年度變更調(diào)查： 定期獲取影像，自動(dòng)比對(duì)前后時(shí)相，高效識(shí)別新增或減少的耕地范圍，掌握耕地?cái)?shù)量動(dòng)態(tài)變化，為占補(bǔ)平衡、進(jìn)出平衡提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支撐。

基本農(nóng)田核實(shí)： 輔助核查基本農(nóng)田地塊位置、范圍是否準(zhǔn)確，是否被占用或改變用途。

三、“非農(nóng)化”用地智能識(shí)別：

1.建設(shè)占用監(jiān)測(cè)：清晰識(shí)別在耕地上新建的房屋、廠房、道路、硬化場(chǎng)地（如停車場(chǎng)、休閑廣場(chǎng)）、堆場(chǎng)、挖湖造景等。建筑、水泥、瀝青等硬化地表具有與自然土壤和植被截然不同的光譜特征，極易被檢測(cè)出來(lái)。

2.非法采礦與取土：識(shí)別因采礦、挖沙、取土等活動(dòng)導(dǎo)致的耕地破壞區(qū)域。

3.違規(guī)“大棚房”與綠化造林： 發(fā)現(xiàn)以設(shè)施農(nóng)業(yè)為名行非農(nóng)建設(shè)之實(shí)的“大棚房”，以及在耕地上違規(guī)植樹造林（生態(tài)林、經(jīng)濟(jì)林）的行為。

4.“非糧”種植行為精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)：

作物種類識(shí)別： 通過(guò)分析不同糧食作物（小麥、水稻、玉米等）與非糧作物（如苗木、果樹、草皮、觀賞花卉、中草藥）或經(jīng)濟(jì)林（如桉樹）在不同生長(zhǎng)期的光譜特征差異，準(zhǔn)確判斷耕地實(shí)際種植類型。

5.撂荒地識(shí)別： 利用植被指數(shù)（如NDVI）長(zhǎng)時(shí)間序列分析，識(shí)別長(zhǎng)期無(wú)植被覆蓋或植被覆蓋極低的疑似撂荒耕地。

6.養(yǎng)殖坑塘識(shí)別： 發(fā)現(xiàn)違規(guī)將耕地開挖成魚塘、蝦塘等養(yǎng)殖水面的行為。

應(yīng)用流程

1. 數(shù)據(jù)獲?。?nbsp;根據(jù)任務(wù)需求（普查/詳查）選擇衛(wèi)星或無(wú)人機(jī)平臺(tái)，規(guī)劃航線和拍攝時(shí)間（避開云層，選擇作物特征明顯時(shí)期）。

2. 數(shù)據(jù)處理： 進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何精校正、圖像拼接等預(yù)處理。

3. 智能解譯：

4. 利用機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型，訓(xùn)練分類器自動(dòng)識(shí)別耕地、非農(nóng)建設(shè)用地、非糧作物等地類。

5. 計(jì)算關(guān)鍵指標(biāo)（如NDVI）并設(shè)定閾值，識(shí)別低活力區(qū)域（撂荒）或特定作物類型。

6. 進(jìn)行多時(shí)相變化檢測(cè)，自動(dòng)提取變化圖斑（新增建設(shè)、作物類型轉(zhuǎn)變）。

7. 結(jié)果輸出與核查： 生成耕地分布圖、非農(nóng)非糧疑似問(wèn)題圖斑分布圖及詳細(xì)清單。結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）精準(zhǔn)定位，推送至基層田長(zhǎng)或人員開展現(xiàn)場(chǎng)核查舉證。

8. 閉環(huán)管理： 核查結(jié)果反饋至管理平臺(tái)，為整治、耕地恢復(fù)、目標(biāo)責(zé)任考核提供依據(jù)，形成“監(jiān)測(cè)-發(fā)現(xiàn)-核查-處置-反饋”的閉環(huán)管理機(jī)制核心價(jià)值

效率倍增： 大幅提升監(jiān)測(cè)覆蓋范圍、頻次和效率，降低人力成本。

精度提升： 提供客觀、準(zhǔn)確、可量化的耕地利用數(shù)據(jù)，減少人為誤差。

早發(fā)現(xiàn)早制止： 對(duì)“非農(nóng)化”、“非糧化”苗頭性問(wèn)題實(shí)現(xiàn)“發(fā)現(xiàn)在初始，解決在萌芽”，降低后期整改難度和損失。

科學(xué)決策： 為耕地保護(hù)規(guī)劃、占補(bǔ)平衡、土地整治、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼發(fā)放等提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支撐。

壓實(shí)責(zé)任： 技術(shù)手段使監(jiān)管“長(zhǎng)牙齒”，倒逼地方落實(shí)耕地保護(hù)主體責(zé)任。

在嚴(yán)守耕地紅線、保障國(guó)家糧食安全的時(shí)代使命下，多光譜相機(jī)憑借其強(qiáng)大的地物識(shí)別與監(jiān)測(cè)能力，已成為耕地保護(hù)的“科技天眼”。它賦能管理部門以更高的效率、更準(zhǔn)的精度、更快的響應(yīng)，織密耕地保護(hù)網(wǎng)，讓每一寸耕地都得到有效監(jiān)管，為筑牢大國(guó)糧倉(cāng)、端牢中國(guó)飯碗提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)保障。擁抱科技創(chuàng)新，是實(shí)現(xiàn)“藏糧于地”戰(zhàn)略、落實(shí)耕地保護(hù)制度的必由之路。