史铁丑，徐晓红



重庆市典型县撂荒耕地图斑的提取与验证

史铁丑1,2，徐晓红3※

（1. 河北地质大学土地资源与城乡规划学院，石家庄 050031；2. 中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟院重点实验室，北京 100101；3. 河北工业职业技术学院工商管理系，石家庄 050091）

耕地撂荒在国际和国内众多区域都有分布，而且近年来有愈演愈烈的趋势。撂荒地块的提取是进一步研究耕地撂荒状况的基础。该文详细阐述了重庆市典型县的撂荒耕地地块的提取过程，利用2期耕地图层叠加，剔除退耕还林和森林工程图斑，得到撂荒耕地分布图，在此基础上得出了重庆市典型县的耕地撂荒状况。将随机抽样提取的撂荒耕地图斑与Google Earth影像验证，撂荒耕地图斑提取的正确率达到85.3%，该方法用于提取山区的撂荒耕地是可行的。研究发现，2011年石柱、巫山和酉阳3县的耕地撂荒率分别为14.0%、19.9%和19.2%，整体上3县的平均撂荒率为18.0%，撂荒耕地总面积为5.6万hm2。撂荒耕地以旱地为主，占总撂荒地面积的82.4%，旱地撂荒率为20.4%，水田撂荒率为11.5%。3县中，巫山县和酉阳县的撂荒率高于石柱县；而且，在水田撂荒方面，巫山县和酉阳县的水田撂荒率也明显高于石柱县，3县的水田撂荒率分别为17.2%、13.9%与6.3%。

土地利用；提取；验证；撂荒率；图斑；撂荒耕地

0 引 言

耕地撂荒是指耕地闲置1a以上而未被利用的现象[1]。20世纪后半叶，全球山区人口持续减少，出现大面积土地退耕现象[2]。北美、欧洲、地中海地区、日本等国家出现的农地撂荒[3-5]、边际耕地退出生产、森林面积增加等[6-9]，可以认为是农地边际化的典型案例[10-15]。中国国土面积的三分之二属于丘陵区和高原区，坡耕地面积较大[16]。部分省区耕地质量总体不高，存在着大量的耕地撂荒现象[17-18]。发达国家的发展历程表明，在工业化和城市化的过程中，农业劳动力的损失是导致耕地撂荒的重要原因[19-22]。此外，政府出台支持边际地区的发展政策、需求增长或劳动力价格上涨引起的粮食价格上涨、新型省工性技术发展、能源作物推广种植等因素都会制约或减缓耕地边际化和撂荒的发展[2,23-28]。

耕地撂荒现象在国际和国内众多区域都有分布，而且近年来有愈演愈烈的趋势，但国内关于耕地撂荒的研究多在宏观的理论层面，如耕地撂荒的现象、机制和对策等，但关于耕地撂荒的规模和具体的数据很少有组织或个人能够给出。

撂荒地块的提取是进一步研究耕地撂荒状况的基础。关于撂荒耕地的提取方法，马玲玲等[29]对内蒙古自治区和林格尔县的耕地撂荒进行了研究，撂荒耕地的提取方法是对土地详查的耕地图层与荒草地图进行叠加处理提取撂荒耕地，得出1996－2009年和林格尔县的撂荒率为3.2%。程维芳[30]以广东省惠东县、海丰县和陆丰县为研究区，通过3种遥感调查的方法：基于建立解译标志的撂荒地提取方法、基于NDVI的时间序列特征撂荒耕地提取方法、基于光谱特征的土地分类提取方法，研究其撂荒情况，结果表明，以目视解译的结果为标准，基于NDVI时间序列特征的撂荒耕地提取方法为较适宜的方法。

本文选取重庆市作为研究区域。重庆位于中国内陆西南部，地跨105°11′～110°11′E、28°10′～32°13′N之间，幅员面积8.24万km2，下辖40个行政区县。根据作者所在课题组前期的农户调查发现，重庆山区耕地撂荒现象自20世纪90年代中期开始增多。特别是2000年后，撂荒耕地面积增加较快。因此，本文选取2002－2011年为研究时段，从区域层面上通过撂荒地块的普查了解耕地撂荒的规模和分布。根据本研究的数据资料限制及撂荒定义，2002－2011年这10a的时间段，2002年在耕种而至2011年未耕种即认为撂荒，不严格区分耕地具体是哪一年撂荒的，主要分析这10a的整体撂荒情况。

在综合考虑重庆40个区县的空间分布，各区县农业生产和耕地撂荒情况的区域差异，以及课题组前期在重庆多个区县的研究基础上，认为石柱、巫山和酉阳3县基本能够代表和反映重庆市耕地撂荒的总体现状和特征，因此选择石柱、巫山和酉阳3县作为重庆市典型区（图1），来进行撂荒耕地地块的提取并分析重庆市的耕地撂荒现状。根据作者在重庆3县大量的野外调查，当地休耕现象和退耕还草现象基本不存在，可以忽略不计，对结果没有影响。石柱、巫山和酉阳3县均位于重庆市东部，3县共管辖95个乡镇，2011年总人口189.4万人，土地总面积1.11万km2，地形复杂，境内以低山和中山为主，兼有平原和丘陵，属于亚热带季风湿润气候，年均温16.5 ℃，年均降水量1 131 mm。

1 数据来源和研究方法

2002年重庆市石柱、巫山和酉阳3县dwg格式1∶1万地形图来源于3县林业局；2011年石柱县耕地解译图来源于重庆师范大学，2011年巫山和酉阳两县1∶1万shp格式土地利用现状图来源于2县国土局；2002－2006年退耕还林图和2008－2011年森林工程图来源于3县林业局；3县数字高程模型图（DEM，分辨率30 m）与坡度图（SLOPE，分辨率30 m），来源于地理空间数据云网站。

2011年完成的第2次土地利用调查数据，比例尺较大（1∶1万），基于SPOT影像人工制图，为可靠的数据源，可作为现状耕地分布的图层。对于21世纪年代初期的情况，我们获取了2002年的普通地形图。该图比例尺较大（1∶1万），地物以耕地、林地、道路、房屋等为主，其中耕地的地块信息详尽、界线清晰，可作为2002年耕地分布的图层。两期图层叠加，可得2002－2011年退出耕作的耕地地块分布图。上述步骤得到的放弃耕作的耕地，含2002－2011年间参与退耕还林的耕地。鉴于本文研究的对象为农户自愿弃耕的耕地，需要将这部分耕地剔除。课题组获取了重庆市3县的退耕还林图和森林工程图，该图的比例尺较大（1∶1万），包含村名、树种、种植年份、小斑编号、保存率等信息，可与两期耕地图层叠加使用，以剔除因参与退耕还林或其他植树造林工程的耕地。

2 重庆市撂荒耕地提取过程

2.1 提取2002年地形图内的耕地图斑

收集到的2002年石柱、巫山和酉阳3县的地形图比例尺为1∶1万，格式为shp和dwg两种，但shp格式的地图包括耕地图斑在内的所有多边形全部是不闭合的、线状的，无法直接使用。因此首先需要依据dwg格式耕地底图将shp格式的耕地图斑转为闭合的，即线状转为面状。从而提取3县2002年的耕地图层。这是提取撂荒耕地的关键一步，也是工作量最大的一个环节。

2.2 提取2011年现状图耕地图斑

2011年的石柱、巫山和酉阳3县的土地利用现状图全部为shp格式，比例尺为1∶1万，地类图斑全部闭合，可以直接使用。利用ArcGIS软件从现状图中提取旱地和水田图斑，即得到3县2011年的耕地图层。

2.3 两期耕地图层叠加，获取耕地退出图层

提取出来的3县2002年和2011年耕地图层，比例尺都为1∶1万，投影都是Xian_1980，可以将2个图层直接叠加（图2），因2002年耕地面积大于2011年耕地面积，耕地总体趋势是减少的，2个图层叠加后肯定不完全重合。提取未重叠部分，即得到耕地退出图层。两期耕地图层叠加后会出现一些“零碎图斑”，其中小于10 m2的图斑数量上万，平均面积仅为2.03 m2，在两期图的误差范围以内，面积仅占撂荒耕地总面积的0.03%，这样的图斑在野外考察时很难找到，几乎不存在，其对撂荒耕地分析的结论基本没有影响，所以本研究选择将面积小于10 m2的撂荒耕地图斑剔除。

收集到的石柱、巫山和酉阳3县的退耕还林图和森林工程图（图3），比例尺都是1∶1万，wp格式。首先用AutoCAD软件将其转换为shp格式，并选择与上述耕地图层相匹配的投影，然后和耕地退出图层叠加，并剔除退耕还林和森林工程图斑。

2.4 获取撂荒耕地图层

经过提取重庆市石柱、巫山和酉阳3县的2002年耕地图层、提取2011年耕地图层、2个耕地图层叠加获取耕地退出图层、剔除退耕还林和森林工程图斑等4个步骤（图4），即得到3县的撂荒耕地分布图层（图5）。

本研究将耕地分为旱地和水田2种类型，所以撂荒耕地分布图又可分为撂荒旱地分布图和撂荒水田分布图2部分。从重庆3县的撂荒旱地图和撂荒水田图的对比明显看出，撂荒旱地的分布区域和数量都大于撂荒水田（图6－图8），主要因为水田的质量和产量一般都远高于旱地，即使在劳动力析出等背景下发生耕地撂荒，水田撂荒的概率也小于旱地。

3 撂荒耕地的验证

3.1 2011年土地利用现状图的验证

为了进一步验证本研究第2期耕地地块图斑即2011年土地利用现状图的正确率，根据空间分布，作者从巫山和酉阳2县每县选取2个乡镇，每个乡镇选取1个村（图9），每个村选取约30个耕地图斑，共计4个村约120个耕地图斑，于2012-05-16－2012-06-28对选取的地块进行野外验证。其中有记录的地块信息54个（图10），经验证，图中耕地图斑正确率达到96.3%，说明2011年土地利用现状图耕地图斑真实可靠，可以满足本研究的数据分析。

3.2 撂荒耕地图斑的验证

为了验证本研究得出的撂荒耕地图斑的正确率，将撂荒耕地图斑与Google Earth影像进行叠加对比，来判断撂荒耕地图斑对应的影像是否确实撂荒，正确率能达到多少。经证实，Google Earth影像能够覆盖重庆市石柱、巫山和酉阳3县的部分区域，大部分区域影像分辨率能够达到1 m左右，图像清晰，绝大多数撂荒耕地图斑可以识别判断。

首先用ArcGIS软件中的Create Random Points工具从石柱、巫山和酉阳3县中每1个县的撂荒耕地图层中随机选取1 000个图斑，然后在Google Earth软件中有影像（2011年前后）覆盖的区域中每县随机选取50个共150个撂荒耕地图斑（图11），将图斑边界与影像叠加显示，来判断每块撂荒耕地图斑是否确实撂荒，进而计算出撂荒耕地图斑的正确率。将3县撂荒耕地图中随机提取的150撂荒耕地地块与Google Earth影像叠加对比（图12），证实128个地块确实撂荒，22个地块仍在耕作，撂荒耕地地块的正确率为85.3%，本方法中撂荒地块提取的正确率比较令人满意。

a. 撂荒地块1a. Abandoned farmland 1b. 撂荒地块2b. Abandoned farmland 2c. 耕作地块1c. Farming land 1d. 耕作地块2d. Farming land 2

4 撂荒耕地的状况

2002年，重庆市石柱、巫山和酉阳3县共有耕地面积31.34万hm2，至2011年共有5.63万hm2耕地发生撂荒，撂荒率为18.0%（表2）。其中撂荒旱地4.64万hm2，占比为82.4%，旱地撂荒率为20.4%；撂荒水田0.99万hm2，占比为17.6%，水田撂荒率为11.5%（图13）。旱地撂荒面积明显高于水田，说明即便在大量农村青壮年劳动力“析出”的情况下，肥沃水田撂荒的可能性仍然较低，而贫瘠、生产力低下的旱地，被撂荒的可能性更高[31]。

R2011=×100%

式中R2011为2011年耕地撂荒率，%；AA2002-2001为2002－2011年撂荒耕地面积；AF2002为2002年耕地面积。

表2 2002－2011年重庆市耕地撂荒情况

对比石柱、巫山和酉阳3县的旱地撂荒率发现，3县分别为18.4%、20.1%和21.5%，相差不大，和3县整体旱地撂荒率20.4%都非常接近。而3县的水田撂荒率相差较大，最大为巫山的17.2%，最小为石柱的6.3%，这可能和各县水田状况和耕作条件的差异有关，如各县的林地占比、高程、地形坡度、劳均耕地、农民人均纯收入等。

5 结论与讨论

本文重点介绍了重庆市石柱、巫山和酉阳3县撂荒耕地的提取方法和过程。选择巫山和酉阳2县的4个村约120个耕地图斑，对选取的地块进行野外验证，经验证，图中耕地图斑正确率达到96.3%；将随机抽样提取的撂荒耕地图斑与Google Earth影像验证，撂荒耕地图斑提取的正确率达到85.3%。因此，该方法用于提取山区的撂荒耕地是可行的。该方法的使用为撂荒地块的提取提供了新思路，有利于获取详细的撂荒地块信息数据，为耕地撂荒微观尺度的研究提供了可能。但由于需要大比例尺、高精度的耕地现状图，而且收集耕地现状图、退耕还林图等图件难度较大，所以大规模应用还比较困难。

根据上述方法，本文得出了2011年重庆市3县耕地撂荒状况。3个县中，巫山和酉阳的撂荒率高于石柱县；而3县的水田撂荒率相差较大，巫山和酉阳较高，分别为17.2%和13.9%，石柱较低，为6.3%。总体上，石柱、巫山和酉阳3县的耕地撂荒率为18.0%，撂荒耕地以旱地为主，比例为82.4%。由此可见，正如在调研过程中所发现的，研究区内耕地撂荒现象比较严重。

土地是最重要的农业生产资料，耕地撂荒必然有深刻的原因，这些问题与生态恢复和粮食安全关系密切，是值得进一步探讨和研究的。据调研中发现，重庆地区耕地撂荒的主要原因是非农就业收入的提高，造成当地农民纷纷放弃农耕，进城务工。此外，丘陵山区土地贫瘠，农业生产收入低，导致大量耕地撂荒。因而，从本质上讲，是因为农民收入低导致农民放弃农耕，若要缓解耕地撂荒，政府需要从保障农民收入水平这方面着手。

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Extraction and validation of abandoned farmland parcel in typical counties of Chongqing

Shi Tiechou1,2, Xu Xiaohong3※

(1.,050031,;2.,100101,;3.,,050091,)

Farmland abandonment refers to the phenomenon of cultivated land remaining unused and idle for more than one year. Two-thirds of China’s land area is hilly area and plateau area, and slope farmland area is larger. The quality of cultivated land in some provinces is not high as a whole, and there are a lot of phenomena of farmland abandonment. The farmland abandonment is distributed in many international and domestic regions, and in recent years there is a growing trend. But domestic research on farmland abandonment is more often conducted at the macro theoretical level, such as research on phenomenon, mechanisms, and countermeasures of farmland abandonment, however very few organizations or individuals have specified the scale of farmland abandonment or specific related data. Extraction of abandoned parcels is the foundation for further study on the status of farmland abandonment. This article describes the extraction process of abandoned farmland parcels in Chongqing’s typical counties in detail, and selects the years of 2002–2011 as the study period; and for the regional level, through the general investigation of abandoned parcel, the article investigates the scale and distribution of abandonment. Farmland figure spots are extracted from the topographical map in 2002 and the current land use map in 2011. Then, the superposition of farmland layers in 2 periods provides a distribution map of abandoned farmlands in 2002-2011. The above step obtains information on abandoned farmlands, including abandoned farmlands that are returned to forest areas during the period of 2002-2011. The research object of this paper is abandoned farmland that was voluntarily abandoned by farmers, especially as this particular type of farmland must be removed. After eliminating the figure spots of returning farmland to forest (2002–2006) and forest projects (2008–2011), we get the distribution map of abandoned arable land. Through verifying abandoned farmland figure spots extracted from maps and Google Earth images, the correct rate of figure spot extraction of abandoned farmland reaches 85.3%. Based on the distribution map, farmland abandonment condition of Chongqing’s typical counties is obtained. The study finds that farmland abandonment rates in Shizhu, Wushan and Youyang County were 14.0%, 19.9% and 19.2% respectively in 2011. The total area and farmland abandonment rate of the 3 counties were 56.3 thousand hm2and 18.0%. Dryland was the main type of abandoned farmland, which was about 82.4% of the total abandoned farmland; dryland abandonment rate was 20.4%, and paddy field abandonment rate was 11.5%. In the 3 counties, farmland abandonment rates of Wushan and Youyang County were higher than that of Shizhu County. Moreover, in the aspect of abandoned paddy field, the abandonment rates of Wushan and Youyang County were 17.2% and 13.9% respectively, also higher than Shizhu County (6.3%). The phenomenon of farmland abandonment in the study area is more serious, and the main reason is that non-farm employment income increases, causing local farmers to give up farming and to be migrant workers; at the same time, the land is barren in hill and mountain area, and the agricultural production income is low, which causes the massive farmland abandonment. Thus in essence, because the farmers’ income is low, they have to give up farming. To alleviate the farmland abandonment, the government needs to protect the income level of farmers.

land use; extraction; verification; abandonment rate; figure spot; abandoned farmland

10.11975/j.issn.1002-6819.2016.24.035

F326.11

A

1002-6819(2016)-24-0261-07

2016-05-11

2016-06-11

国家自然科学基金重大国际合作项目（41161140352）；国家自然科学基金面上项目（41571095）；国家自然科学基金青年基金项目（41501192，41401193）；河北地质大学博士科研启动基金项目（BQ201603）

史铁丑，博士，副教授，主要从事土地利用变化研究。石家庄 河北地质大学土地资源与城乡规划学院，050031。Email: shitiechou@163.com

徐晓红，博士，讲师，主要从事区域与城市发展研究。石家庄 河北工业职业技术学院工商管理系，050091。Email：xuxh81@126.com