刘园，蔡泽江，余强毅*，吴文斌，周清波

（1.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室，北京 100081；2.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/湖南祁阳农田生态系统国家野外科学观测研究站，湖南 祁阳 426182；3.中国农业科学院农业信息研究所，北京 100081）

耕地是人类赖以生存和发展的物质基础，对保障粮食与生态安全及可持续发展具有重要作用[1]。耕地质量的优劣对粮食产能与生态系统健康的影响很大，我国耕地长时间高强度利用，耕地质量正在向着非健康、非生态的方向发展[2]。例如，我国东北黑土地出现变薄、变瘦、变硬趋势，北方干旱半干旱耕地土壤肥力低、水土流失严重，南方红黄壤耕地土壤酸瘦、耕层浅薄[3]，这些问题给农业可持续发展和生态环境带来潜在风险。为此，维持与提升耕地质量成为我国新发展阶段耕地管理的紧要任务。科学掌握耕地质量情况是推进耕地质量提升的前提，耕地质量评价有助于探明耕地质量空间分布，然而耕地质量评价大多依靠土壤样本点数据空间插值，这种方法一般费时费力，且采样与空间插值过程易产生扰动。因此迫切需要探索新的耕地质量数据获取技术，满足实时、准确、大范围开展耕地质量评价的需求。

传统耕地质量评价一般根据指标体系，结合空间采样方法，将耕地质量评价结果空间插值至区域尺度[4-5]。评价指标对评价结果至关重要，大量研究围绕指标选取进行了探索，丰富了耕地质量评价指标体系[6-8]。……