前沿：河北省测绘学会策划“创新测绘技术应用”专题栏目，聚焦测绘科技应用前沿。本栏目将展示测绘与AI、遥感等融合的创新实践，涵盖气象监测、生态保护、地理信息服务、农作物估产及文化遗产保护等领域。通过案例剖析，探讨测绘技术如何助力社会管理与可持续发展。

遥感智能解译助力耕地资源保护，保障粮食安全

万物土中生，有土斯有粮。耕地是粮食生产的重要基础和保障，守住保障国家粮食安全这条底线，答好粮食安全这道必答题的要害就是耕地。“耕地是不可再生的稀缺资源，我国人多地少，更要倍加珍惜耕地资源，要像保护文物那样保护耕地”、“要像保护大熊猫一样保护耕地”。党的十九大以来，习近平总书记多次强调耕地保护的重要性、紧迫性和严峻性。

自然资源部多次进行耕地保护工作部署，强调要准确掌握全国耕地资源的类型、面积、范围、分布和变化等情况，满足耕地保护，建立健全耕地数量、种粮情况监测预警及评价通报机制，严格管控“非粮化”，及时获取耕地资源分布和动态转换情况，保证粮食安全。对于耕地的保护建设仍需不断提高认识。探索自然资源调查监测技术方法体系，实现农用地地类变化监测以及耕地范围内“粮”与“非粮”图斑的精细分类与动态监测，成为自然资源调查监测工作的重中之重。

农用地内部地类变化及耕地种植属性监测技术研究主要是应用遥感技术和时空大数据模型，通过采集典型地物光谱信息和人工智能学习，智能提取农用地时空分布信息以及耕地种植详细情况，判读耕地流向园林等非耕农用地的地类变化图斑，以及我省耕地典型作物的种植情况，旨在辅助人工快速识别耕地变化图斑，提高耕地变化监测效率，更好地服务耕地保护这一“国之大者”。

本项研究共选取典型粮食作物种植区且兼顾地形地貌特点的河北省域内6个县（市）作为试点地区，通过多维遥感数据一体化存储结构，实现了对时-空-谱四维数据有效组织，对海量多源异构遥感数据融合，结合历年国土变更调查成果，开展农用地内部地类及耕地种植作物时谱分析研究，构建了基于新一代人工智能技术的农用地内部地类变化识别模型、耕地种植属性判别模型，开发出具有解译样本、智能监测、集成管理、变化制图等功能的监测平台，从而实现农用地内部地类变化和耕地种植属性变化自动、精准、快速监测。

地类变化监测平台

河北省第一测绘院组建强有力技术团队，历时一年时间完成对6个试点地区耕、林、园、草等地类分布情况监测，提取出各区域主要农作物的种植范围。通过监测平台可清晰展现试点区域地类变化情况及典型种植作物分布情况。为进一步验证监测结果准确性，结合农用地种植作物物候期，技术团队多次前往试点区域开展调研工作，实地查看地类分布及耕地种植情况。

实地查看地类分布及耕地种植情况

通过开展农用地内部地类变化及耕地种植属性监测技术研究，提出了遥感影像数据融合算法开展薄云去除技术方案，有效解决了遥感数据源不足问题；提出了基于深度学习的农用地内部地类变化及种植属性监测模型及监测方案，准确快速地提取农用地时空分布信息及耕地种植详细情况。本项研究为提取区域农用地使用状况、优化农用地配置利用、调整农作物种植结构和保障粮食安全等工作提供了有力的技术支撑，有利于探索河北省对农用地利用情况快速精准监管的技术方案，有利于落实好最严格的耕地保护制度，有利于坚决制止各类耕地“非粮化”行为，对坚决守住耕地红线具有重要意义。