【目的】 获取准确的土壤—环境关系是保证土壤类型制图精度的关键。文章期望利用相似推理法这一基于成土环境条件进行土壤类型推理的技术，对有土属图但无土种图地区进行土种制图可行性研究。【方法】 该研究选取湖南省邵东市牛马司镇为研究区，参考第三次全国土壤普查的土壤类型制图方法，尝试在有二普土属图、但无土种图的地区，进行耕地、园地、林地和草地土属更新制图和耕地土种推理制图的研究。以二普土属图为底图，运用相似推理法，结合土地利用类型现状图、高空间分辨率数字正射影像和地形因子等数据更新土属图。之后结合240个耕地质量评价土壤调查样点的pH、有机质、土层厚度3个理化性质数据，完成耕地土种推理制图，并将85个土壤调查样点的土壤类型信息更新至园林草地土属图与耕地土种图中样点所在的图斑。【结果】 利用62个土壤调查样点评价制图结果的精度：土属图精度为68%，kappa系数为0.68；耕地土种图精度为61%，kappa系数为0.59。精度评价结果不一致的主要原因分为母质不同、落于母质交界处、地类变更、pH不一致和土壤质地不一致五大类。【结论】 基于相似推理法的土壤类型制图结果具有良好的精度水平，证明此方法在有土属图但无土种图地区进行耕地土种制图和非耕地更新土属图都具有可行性。

【目的】 探讨利用深度学习技术提高高光谱图像分类准确性的方法，解决高光谱数据处理的信息冗余和融合过程的信息损失等问题，为土地利用管理等提供强有力技术支撑。【方法】 文章以象山港为研究区域，基于珠海一号高分辨率遥感影像，通过PCA法降低影像数据的维度，提取最具代表性的特征，同时去除噪声和冗余信息；在数据降尺度的过程中采用ILGIF技术实现最小化信息损失来优化图像融合，保留关键空间和光谱信息，以提供更高质量的数据支持。在此基础上，采用深度学习U-Net模型，对土地利用类型进行精确分类。【结果】 采用深度学习中的语义分割方法能有效提高精度水平，U-Net模型的整体分类精度为90%，研究区内水体、林地、建成区的分类精度良好，依次为96.93%、88.34%和71.69%。【结论】 后续将进一步挖掘多模态（光学与微波）数据资源的潜力，融合多尺度的空间与光谱分辨率数据集的优势，探索并推动人工智能、大数据等技术集成在遥感图像分类领域的创新应用，实现对地表覆盖快速且精确地监测，为相关部门提供数据支撑。

【目的】 耕地是粮食生产的命脉，土壤盐渍化是土地退化的主要形式之一，准确监测土壤盐碱化对耕地保护具有指导意义，可为农业生产和生态环境管理部门进行盐渍土的监测与改良提供参考。【方法】 文章通过文献分析法，综述国内外近年来关于土壤盐渍化的监测现状、方法和进展。【结果】 （1）介绍了基于多源遥感数据的土壤盐渍化监测研究成果，聚焦当前的热点问题；进一步探讨了影响监测精度的误差源和因素。（2）在已有研究基础上，总结了盐渍化反演过程中遇到的难点，包括遥感数据质量的局限性、不同监测模型的适用性问题以及盐渍化特征提取的精度问题。（3）分析了土壤盐渍化监测领域目前面临的问题，如数据获取的难度、模型泛化能力不足及环境因素的复杂性等。【结论】 土壤盐渍化监测的研究和应用已较为成熟，未来与多源数据、模型迁移性和跨学科等多种先进技术的融合发展将会实现更精准、更全面的监测，并提供坚实的数据支持和技术支持。

【目的】 利用遥感技术能够大范围快速提取作物的空间分布信息，其精度是由样本、特征、分类器等多要素共同决定的。当前研究主要关注单要素和双要素的对比分析，缺少多要素的作物分类对比研究。文章旨在为目标区域的作物识别任务选择分类要素，获取高精度的作物空间分布信息提供参考和依据。【方法】 该文基于“MAP杯”数智农业大赛作物识别项目，收集了2021年湖北枝江区域的13份作物分类结果以及2022年山东桓台区域和湖北枝江区域的14份作物分类结果，通过构建的分类要素体系对比了样本、特征、分类器要素及其组合的精度差异，并按不同的作物类型进行了一致性评价。【结果】 （1）2021年和2022年作物识别项目中使用最多的多要素组合均为目视解译样本—“光谱波段+植被指数”特征—机器学习分类器；（2）平均精度最高的分类要素分别为实地采集样本、高层特征以及机器学习分类器；（3）玉米、小麦等主粮作物的空间分布一致性较高，油菜等经济作物以及复合种植的作物类型的空间分布一致性低，是区域作物制图的难点。【结论】 时空迁移样本—高层特征—深度学习分类器的要素组合未来仍存在较大发展潜力。

【目的】 耕地地块是农业生产与经营管理的基本单元。及时准确地获取耕地地块信息对农业资源监管、耕地利用监测等具有重要意义。【方法】 文章基于2021—2022年“MAP杯”大赛地块提取结果，采用地面真实样本，对26个地块识别项目结果分别计算混淆矩阵，验证耕地地块遥感提取精度，并从耕地地块识别训练样本获取、地块识别算法模型和识别精度差异3个视角，分析了耕地地块识别技术框架应用潜力和效果。同时，对同一研究区的各识别任务结果进行空间叠加分析和一致性评价，评估不同样本与识别算法组合方式对耕地地块识别结果影响。【结果】 人工标注样本输入深度学习算法进行耕地地块识别是最主流的方式；边缘提取和语义分割结合的识别策略，应用人工标注样本进行训练获得的耕地地块精度普遍较高。【结论】 使用人工标注和样本迁移相结合的方法可以提高采样效率，同时保证较高的准确性。针对地块破碎，景观异质性高等区域，应构建能有效利用上下文信息的识别模块；针对地块边界不清晰的场景，在边缘提取网络中融入边界增强模块，能够充分发挥高分卫星数据的空间和时间优势，提高地块提取精度，这将成为未来研究的重点发展方向。

【目的】 高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、覆盖范围广、数据获取便捷等优势，在作物水氮监测中展现出巨大潜力。文章综述了高光谱遥感技术在作物水氮监测中的应用现状，分析了当前面临的主要挑战，并提出未来研究方向。【方法】 通过梳理国内外相关文献，系统总结农作物水氮监测方法，重点探讨了基于高光谱数据的水氮监测技术。【结果】 （1）相比于传统的农学指标监测方法，高光谱遥感技术显著提升了作物水氮状况的监测精度和效率，在叶片尺度、冠层尺度和多角度观测上取得显著进展。（2）现有监测模型主要包括经验统计模型、光学物理模型、植被指数法和机器学习模型，各具优势，但普适性和参数优化不足限制了其应用。（3）技术发展面临模型复杂性高、数据质量差、普适性低及估算精度不足等挑战。【结论】 为提高高光谱遥感技术在作物水氮监测中的应用效果，未来研究应注重模型普适性与精度提升、加强数据与作物模型及跨学科技术融合以及拓展数据共享与应用领域，以此推动该技术在精准农业中的广泛应用。

【目的】 融合多源数据信息构建高标准农田建设和经营的全过程管理平台，提高高标准农田建设和应用效率，推动我国高标准农田信息化建设的发展。【方法】 文章围绕农业多源数据在高标准农田建设、管理和使用等过程的应用，从数据的采集、融合和应用出发，总结高标准农田服务平台的发展现状，分析基于多源数据的高标准农田服务平台的关键技术，提出系统性的体系架构。并从平台的数据中台、技术中台和业务中台多个角度阐述高标准农田服务平台的实现路径。【结果】 搭建了以数据、业务和技术中台为核心的高标准农田综合服务平台，并在河南省兰考县高标准农田建设、运营和管理过程中进行了推广应用。【结论】 该平台为高标准农田建设、运营和管理各环节提供了新的技术支撑，为加快高标准农田建设提供了新的思路，有利于进一步提高水土资源利用效率，改善农业生产条件，增强国家粮食安全保障能力。

【目的】 随着我国城市化与工业化的快速发展，污染场地数量显著增加，严重影响农业土壤和人体健康。污染场地信息系统能够实现实时监测、风险评估与治理方案推荐等功能，对于污染场地管控治理与生态环境可持续发展具有重要意义。【方法】 文章采用WebGIS技术，以实现地理空间数据可视化并提高系统灵活性；利用微服务技术构建可扩展的系统架构，以适应多源异构的污染场地数据管理需求；引入核密度分析法和空间插值分析法，全面提升污染场地数据分析功能。【结果】 该研究基于微服务技术，构建了多源异构污染场地数据采集、清洗与入库框架，利用PostgreSQL与MongoDB搭建了混合型污染场地信息数据库，整合Vue、Mapbox GL JS和Spring Cloud等技术，构建了污染场地信息可视化系统，并开发了用户管理、数据空间展示、场地信息查询、热区探测分析与污染风险评估等功能模块。【结论】 污染场地信息可视化系统有效实现了业务功能，不仅为污染场地的治理与修复决策提供全面、直观的基础数据，也为农业环保部门进行污染场地风险评估与农业资源信息化管理提供参考。

【目的】 构建数字经济、乡村产业发展水平的综合评价体系，探究数字经济赋能乡村振兴的机制及空间效应，以期为我国乡村产业发展提供新路径。【方法】 文章利用2011—2022年我国31个省（市、区，不含港澳台）的面板数据，采用熵权Topsis法、时间—个体双向固定的空间杜宾模型等，探究数字经济赋能乡村产业发展的机制、数字经济对于乡村产业发展的空间溢出效应及其空间异质性。【结果】 （1）我国数字经济以及乡村产业发展水平正不断提升，总体呈现东高西低的分布态势。（2）数字经济对乡村产业振兴具有促进作用，城乡融合在其中起到中介作用，验证了“数字经济—城乡融合—乡村产业发展”的作用机制模型。（3）数字经济的发展不仅对本地区的乡村产业具有促进作用，还可以推动邻近地区的发展；乡村产业的发展对邻近省份产业水平也具有提升作用。（4）异质性分析表明，数字经济对于东中西部地区乡村产业发展的影响存在显著差异，与中东部地区相比，对于西部地区的促进作用更加明显。【结论】 数字经济能够赋能乡村产业发展，并且具有显著的时空异质性。各省应积极推动数字乡村建设，因地制宜发展数字经济。

【目的】 探讨供销社如何借助电子商务推动脱贫地区农产品上行，从消费溢价视角分析不同标识对农产品单位价格的影响，为供销社电商发展及政策制定提供依据。【方法】 文章采用数据挖掘方法，利用供销社电商平台上1.342 9万笔大米销售的实际交易数据，实证分析832优选标识、扶贫标识、农产品质量认证标识和地理标志认证标识对农产品单位价格的影响。【结果】 （1）农产品标识对农产品单位价格具有显著正向影响，消费者愿意为具有832优选标识、扶贫标识、农产品质量认证标识和地理标志认证标识的农产品分别支付额外的3.25%、3.77%、12.30%和15.96%。（2）相较于不具有可追溯标识的农产品，具有可追溯标识的农产品单位价格下降了17.23%。（3）质量认证的公共品牌农产品相比企业品牌农产品具有更显著的溢价效应。【结论】 农产品标识的有效应用显著提升了农产品的市场价值，尤其是832优选和质量认证标识，有助于提升消费者的支付意愿，促进农产品上行和脱贫地区经济发展，推动乡村振兴。

【目的】 获取准确的土壤—环境关系是保证土壤类型制图精度的关键。文章期望利用相似推理法这一基于成土环境条件进行土壤类型推理的技术，对有土属图但无土种图地区进行土种制图可行性研究。【方法】 该研究选取湖南省邵东市牛马司镇为研究区，参考第三次全国土壤普查的土壤类型制图方法，尝试在有二普土属图、但无土种图的地区，进行耕地、园地、林地和草地土属更新制图和耕地土种推理制图的研究。以二普土属图为底图，运用相似推理法，结合土地利用类型现状图、高空间分辨率数字正射影像和地形因子等数据更新土属图。之后结合240个耕地质量评价土壤调查样点的pH、有机质、土层厚度3个理化性质数据，完成耕地土种推理制图，并将85个土壤调查样点的土壤类型信息更新至园林草地土属图与耕地土种图中样点所在的图斑。【结果】 利用62个土壤调查样点评价制图结果的精度：土属图精度为68%，kappa系数为0.68；耕地土种图精度为61%，kappa系数为0.59。精度评价结果不一致的主要原因分为母质不同、落于母质交界处、地类变更、pH不一致和土壤质地不一致五大类。【结论】 基于相似推理法的土壤类型制图结果具有良好的精度水平，证明此方法在有土属图但无土种图地区进行耕地土种制图和非耕地更新土属图都具有可行性。

【目的】 探讨利用深度学习技术提高高光谱图像分类准确性的方法，解决高光谱数据处理的信息冗余和融合过程的信息损失等问题，为土地利用管理等提供强有力技术支撑。【方法】 文章以象山港为研究区域，基于珠海一号高分辨率遥感影像，通过PCA法降低影像数据的维度，提取最具代表性的特征，同时去除噪声和冗余信息；在数据降尺度的过程中采用ILGIF技术实现最小化信息损失来优化图像融合，保留关键空间和光谱信息，以提供更高质量的数据支持。在此基础上，采用深度学习U-Net模型，对土地利用类型进行精确分类。【结果】 采用深度学习中的语义分割方法能有效提高精度水平，U-Net模型的整体分类精度为90%，研究区内水体、林地、建成区的分类精度良好，依次为96.93%、88.34%和71.69%。【结论】 后续将进一步挖掘多模态（光学与微波）数据资源的潜力，融合多尺度的空间与光谱分辨率数据集的优势，探索并推动人工智能、大数据等技术集成在遥感图像分类领域的创新应用，实现对地表覆盖快速且精确地监测，为相关部门提供数据支撑。

【目的】 耕地是粮食生产的命脉，土壤盐渍化是土地退化的主要形式之一，准确监测土壤盐碱化对耕地保护具有指导意义，可为农业生产和生态环境管理部门进行盐渍土的监测与改良提供参考。【方法】 文章通过文献分析法，综述国内外近年来关于土壤盐渍化的监测现状、方法和进展。【结果】 （1）介绍了基于多源遥感数据的土壤盐渍化监测研究成果，聚焦当前的热点问题；进一步探讨了影响监测精度的误差源和因素。（2）在已有研究基础上，总结了盐渍化反演过程中遇到的难点，包括遥感数据质量的局限性、不同监测模型的适用性问题以及盐渍化特征提取的精度问题。（3）分析了土壤盐渍化监测领域目前面临的问题，如数据获取的难度、模型泛化能力不足及环境因素的复杂性等。【结论】 土壤盐渍化监测的研究和应用已较为成熟，未来与多源数据、模型迁移性和跨学科等多种先进技术的融合发展将会实现更精准、更全面的监测，并提供坚实的数据支持和技术支持。

【目的】 利用遥感技术能够大范围快速提取作物的空间分布信息，其精度是由样本、特征、分类器等多要素共同决定的。当前研究主要关注单要素和双要素的对比分析，缺少多要素的作物分类对比研究。文章旨在为目标区域的作物识别任务选择分类要素，获取高精度的作物空间分布信息提供参考和依据。【方法】 该文基于“MAP杯”数智农业大赛作物识别项目，收集了2021年湖北枝江区域的13份作物分类结果以及2022年山东桓台区域和湖北枝江区域的14份作物分类结果，通过构建的分类要素体系对比了样本、特征、分类器要素及其组合的精度差异，并按不同的作物类型进行了一致性评价。【结果】 （1）2021年和2022年作物识别项目中使用最多的多要素组合均为目视解译样本—“光谱波段+植被指数”特征—机器学习分类器；（2）平均精度最高的分类要素分别为实地采集样本、高层特征以及机器学习分类器；（3）玉米、小麦等主粮作物的空间分布一致性较高，油菜等经济作物以及复合种植的作物类型的空间分布一致性低，是区域作物制图的难点。【结论】 时空迁移样本—高层特征—深度学习分类器的要素组合未来仍存在较大发展潜力。

【目的】 耕地地块是农业生产与经营管理的基本单元。及时准确地获取耕地地块信息对农业资源监管、耕地利用监测等具有重要意义。【方法】 文章基于2021—2022年“MAP杯”大赛地块提取结果，采用地面真实样本，对26个地块识别项目结果分别计算混淆矩阵，验证耕地地块遥感提取精度，并从耕地地块识别训练样本获取、地块识别算法模型和识别精度差异3个视角，分析了耕地地块识别技术框架应用潜力和效果。同时，对同一研究区的各识别任务结果进行空间叠加分析和一致性评价，评估不同样本与识别算法组合方式对耕地地块识别结果影响。【结果】 人工标注样本输入深度学习算法进行耕地地块识别是最主流的方式；边缘提取和语义分割结合的识别策略，应用人工标注样本进行训练获得的耕地地块精度普遍较高。【结论】 使用人工标注和样本迁移相结合的方法可以提高采样效率，同时保证较高的准确性。针对地块破碎，景观异质性高等区域，应构建能有效利用上下文信息的识别模块；针对地块边界不清晰的场景，在边缘提取网络中融入边界增强模块，能够充分发挥高分卫星数据的空间和时间优势，提高地块提取精度，这将成为未来研究的重点发展方向。

【目的】 高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、覆盖范围广、数据获取便捷等优势，在作物水氮监测中展现出巨大潜力。文章综述了高光谱遥感技术在作物水氮监测中的应用现状，分析了当前面临的主要挑战，并提出未来研究方向。【方法】 通过梳理国内外相关文献，系统总结农作物水氮监测方法，重点探讨了基于高光谱数据的水氮监测技术。【结果】 （1）相比于传统的农学指标监测方法，高光谱遥感技术显著提升了作物水氮状况的监测精度和效率，在叶片尺度、冠层尺度和多角度观测上取得显著进展。（2）现有监测模型主要包括经验统计模型、光学物理模型、植被指数法和机器学习模型，各具优势，但普适性和参数优化不足限制了其应用。（3）技术发展面临模型复杂性高、数据质量差、普适性低及估算精度不足等挑战。【结论】 为提高高光谱遥感技术在作物水氮监测中的应用效果，未来研究应注重模型普适性与精度提升、加强数据与作物模型及跨学科技术融合以及拓展数据共享与应用领域，以此推动该技术在精准农业中的广泛应用。

【目的】 融合多源数据信息构建高标准农田建设和经营的全过程管理平台，提高高标准农田建设和应用效率，推动我国高标准农田信息化建设的发展。【方法】 文章围绕农业多源数据在高标准农田建设、管理和使用等过程的应用，从数据的采集、融合和应用出发，总结高标准农田服务平台的发展现状，分析基于多源数据的高标准农田服务平台的关键技术，提出系统性的体系架构。并从平台的数据中台、技术中台和业务中台多个角度阐述高标准农田服务平台的实现路径。【结果】 搭建了以数据、业务和技术中台为核心的高标准农田综合服务平台，并在河南省兰考县高标准农田建设、运营和管理过程中进行了推广应用。【结论】 该平台为高标准农田建设、运营和管理各环节提供了新的技术支撑，为加快高标准农田建设提供了新的思路，有利于进一步提高水土资源利用效率，改善农业生产条件，增强国家粮食安全保障能力。

【目的】 随着我国城市化与工业化的快速发展，污染场地数量显著增加，严重影响农业土壤和人体健康。污染场地信息系统能够实现实时监测、风险评估与治理方案推荐等功能，对于污染场地管控治理与生态环境可持续发展具有重要意义。【方法】 文章采用WebGIS技术，以实现地理空间数据可视化并提高系统灵活性；利用微服务技术构建可扩展的系统架构，以适应多源异构的污染场地数据管理需求；引入核密度分析法和空间插值分析法，全面提升污染场地数据分析功能。【结果】 该研究基于微服务技术，构建了多源异构污染场地数据采集、清洗与入库框架，利用PostgreSQL与MongoDB搭建了混合型污染场地信息数据库，整合Vue、Mapbox GL JS和Spring Cloud等技术，构建了污染场地信息可视化系统，并开发了用户管理、数据空间展示、场地信息查询、热区探测分析与污染风险评估等功能模块。【结论】 污染场地信息可视化系统有效实现了业务功能，不仅为污染场地的治理与修复决策提供全面、直观的基础数据，也为农业环保部门进行污染场地风险评估与农业资源信息化管理提供参考。

【目的】 构建数字经济、乡村产业发展水平的综合评价体系，探究数字经济赋能乡村振兴的机制及空间效应，以期为我国乡村产业发展提供新路径。【方法】 文章利用2011—2022年我国31个省（市、区，不含港澳台）的面板数据，采用熵权Topsis法、时间—个体双向固定的空间杜宾模型等，探究数字经济赋能乡村产业发展的机制、数字经济对于乡村产业发展的空间溢出效应及其空间异质性。【结果】 （1）我国数字经济以及乡村产业发展水平正不断提升，总体呈现东高西低的分布态势。（2）数字经济对乡村产业振兴具有促进作用，城乡融合在其中起到中介作用，验证了“数字经济—城乡融合—乡村产业发展”的作用机制模型。（3）数字经济的发展不仅对本地区的乡村产业具有促进作用，还可以推动邻近地区的发展；乡村产业的发展对邻近省份产业水平也具有提升作用。（4）异质性分析表明，数字经济对于东中西部地区乡村产业发展的影响存在显著差异，与中东部地区相比，对于西部地区的促进作用更加明显。【结论】 数字经济能够赋能乡村产业发展，并且具有显著的时空异质性。各省应积极推动数字乡村建设，因地制宜发展数字经济。

【目的】 探讨供销社如何借助电子商务推动脱贫地区农产品上行，从消费溢价视角分析不同标识对农产品单位价格的影响，为供销社电商发展及政策制定提供依据。【方法】 文章采用数据挖掘方法，利用供销社电商平台上1.342 9万笔大米销售的实际交易数据，实证分析832优选标识、扶贫标识、农产品质量认证标识和地理标志认证标识对农产品单位价格的影响。【结果】 （1）农产品标识对农产品单位价格具有显著正向影响，消费者愿意为具有832优选标识、扶贫标识、农产品质量认证标识和地理标志认证标识的农产品分别支付额外的3.25%、3.77%、12.30%和15.96%。（2）相较于不具有可追溯标识的农产品，具有可追溯标识的农产品单位价格下降了17.23%。（3）质量认证的公共品牌农产品相比企业品牌农产品具有更显著的溢价效应。【结论】 农产品标识的有效应用显著提升了农产品的市场价值，尤其是832优选和质量认证标识，有助于提升消费者的支付意愿，促进农产品上行和脱贫地区经济发展，推动乡村振兴。