刘 巍,吴志峰,骆剑承,孙营伟,吴田军,周 楠,胡晓东,王玲玉,周忠发

1. 中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室，北京 100101； 2. 中国科学院大学,北京 100049； 3. 广州大学地理科学学院，广东 广州 510006； 4. 长安大学地质工程与测绘学院，陕西 西安 710064； 5. 贵州师范大学喀斯特研究院，贵州 贵阳 550001

实时、精确的农业信息是促进农业现代化发展的重要前提和关键环节[1]，同时也对国家制定农业政策、保证粮食安全具有重要的意义[2-3]。早期的农业信息主要是通过实地采集的方式进行统计并汇总。虽然数据较为精确，但在大面积的农业信息调查时，需要耗费极其昂贵的时间成本与物力成本，并且获得的结果具有滞后性，利用价值大大降低[4]。现代农业的不断发展，迫切需要新的技术和手段来提高农业信息获取的水平。遥感技术作为大范围、快速获取地球表面信息的唯一方式，已成为及时掌握农业信息的有效途径。

耕地分布信息是最重要的农业信息之一[5]，其对于农田长势监测、农业产量预测、农业风险评估等[6-9]应用均具有重要价值[10]。因此，从20世纪70年代开始，欧美等国就已经开始研究如何利用遥感技术提取耕地的空间分布信息[11-15]。传统的方法是使用基于像素的网格进行区域或全球尺度的耕地分布制图，或者是对大范围平原区域密集分布的耕地进行提取。但由于“同物异谱”和“同谱异物”现象以及混合像元的普遍存在，像素级方法所提取的耕地信息的精度十分有限，只能宏观上获得大尺度的耕地空间分布信息，而在中小尺度上并不适用。……