多尺度遥感数据融合的粤港澳典型地区耕地复种反演与模拟

Monitoring and simulating the landscape pattern and evolution mechanism for multiple cropping could serve the regional cropland use policy decision making and ecological civilization construction. Aiming to the problems that multiple cropping change simulation lacks of high spatiotemporal resolution multiple cropping datasets and the rules of arable land conversion are difficult to determine in the current researches, this project proposes to develop a multiple cropping simulation model based on spatiotemporal data fusion approach and the CA-MAS model for the typical regions of Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area. The main research contents include: 1) the developments of high resolution multiple cropping distribution inversion method based on spatiotemporal fusion, and generating and validating the long time series of spatial and temporal multiple cropping distribution dataset; 2) the conversion rules making combining multi-agent system and cellular automata, and construction of simulation model of multiple cropping based on CA-MAS; 3) monitoring and simulation of the spatial and temporal evolution of multiple year in typical regions of Guangdong-Hong Kong-Macao Great Bay area. The innovation of the project lies in the developments of remote sensing inversion methods for multiple cropping in the cloudy and rainy Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area, and the developments of geographical simulation model for cropland evolution in the area with fierce conflict between human activity and sustainable land development. The project will provide technical method and datasets supporting the policy decision making for cropland use in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area. The applicant has a solid research foundation to ensure the smooth implementation of the project.

监测模拟耕地复种的景观格局及演变过程，能够直接服务区域农业用地政策决策和生态文明建设等战略性工作。针对耕地复种遥感反演时空数据缺失和模拟转换规则模糊等问题，本项目拟开展多尺度遥感数据融合的粤港澳典型地区耕地复种反演与模拟研究。主要研究内容包括：1）研发基于时空融合方法的耕地复种遥感反演方法，构建并验证长时间序列的耕地复种时空分布数据集；2）研究适宜人地矛盾剧烈区域耕地复种的多智能体决策和元胞自动机结合的转换规则，构建基于CA-MAS的耕地复种演变模拟模型；3）监测和模拟粤港澳典型地区的多年耕地复种时空演变过程。项目的创新之处在于研发适用于多云多雨粤港澳地区的高分辨率耕地复种遥感反演方法，构建出适用于人地矛盾剧烈区域的耕地复种演变地理模拟模型，为科学制定粤港澳地区农业土地利用决策提供技术方法和数据支持。申请人具有扎实的研究基础，能够确保项目的顺利实施。

监测模拟耕地复种的景观格局及演变过程，能够直接服务区域农业用地政策和生态文明建设等战略性工作。项目研究了耕地复种遥感反演方法，完成了长时间序列的耕地复种时空分布遥感反演；分析了影响耕地复种时空分布变化的驱动因素，考虑了自然和人为因素，构建了耕地复种演变模拟模型；监测和模拟粤港澳典型地区多年耕地复种时空演变，定量分析农业政策的影响。项目研发了适宜粤港澳地区耕地复种的遥感反演与地理模拟方法，生产了长时间序列的耕地复种指数遥感数据产品和长时间序列的耕地撂荒遥感数据产品。. 项目得到的重要发现包括：1）中国长时间序列的耕地复种时空演变规律及其驱动机制：平原地区影响复种强度分布的主导因素是耕地产量，丘陵地区影响复种强度分布的主导因素是地形；中国北方地区，影响复种强度变化的因素与耕地规模种植面积和作物单产有关；在中国南方地区，影响复种强度变化的因素与区域经济发达程度有关，特别表现在机械动力投入和农民收入。2）考虑多熟种植的耕地撂荒时空分布规律及其驱动机制：撂荒耕地占耕地总量的近20%，但有50%以上的耕地撂荒表现为季节性撂荒。2005-2019年间，中国撂荒耕地和撂荒耕地面积变化不显著。季节性耕地撂荒的发生频率在研究期间逐渐增加，持续耕地撂荒的频率逐渐降低。3）耕地保护政策在不同GDP和农村人口地区的管理效力：新的耕地保护政策出台后，广东省耕地撂荒景观碎片化程度有所降低，更多年度耕地撂荒转向季节性耕地撂荒，这显示出政策管理耕地撂荒的显著效果。. 项目研究成果包括2001-2019年中国耕地复种时空分布数据与2005-2019年耕地撂荒空间分布数据集各一套。项目共发表论文4篇，其中SCI检索期刊论文3篇，中文核心EI检索论文1篇，参加国内外学术会议4人次。以上研究成果和方法可为后续学者相关研究以及相关部门制定农业土地利用决策提供数据支持和技术方法。