本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2025年第2期，目次16
摘要：随着农业现代化的推进，传统的土地管理方式已难以满足复杂多变的土地保护需求。基于农业信息化的土地保护监测体系，通过遥感技术、无人机监测、大数据分析和云计算等创新技术，能够实现对土地资源的精准监控与动态管理。基于此，该文在阐述农业信息化与土地保护监测关系的基础上，分析了构建土地保护监测体系的关键技术，提出了监测体系的设计框架，并以临沂市为例，介绍了信息化动态监测体系的具体应用，以期为构建智能化、精准化的土地保护监测体系提供借鉴与参考。
关键词：信息化；土地保护监测；遥感；大数据
土地是农业生产的基础资源，保障土地资源的可持续利用是农业可持续发展的关键。随着农业现代化的推进，传统土地管理方式已无法满足日益复杂的需求，特别是在土地退化、耕地减少和环境污染等问题日益突出的背景下，亟需建立高效的土地保护机制。农业信息技术的发展，为土地资源保护提供了新的解决方案，尤其是通过信息技术推动土地保护监测体系的现代化与智能化[1]。农业信息化涵盖从数据采集、传输到分析决策的全过程，已成为提升农业生产效率和土地资源优化配置的关键手段。因此，构建一个智能、高效的监测体系，成为解决这些问题的关键。基于信息化的土地保护监测体系，不仅能实时监测土地利用变化，还能为政策制定与执行提供科学依据。
基于农业信息化的土地保护监测体系构建
1.1 关键技术
1.1.1 遥感技术
遥感技术在土地保护监测体系中起着至关重要的作用，尤其是在监测大范围土地利用变化、土壤退化、植被覆盖等方面。卫星遥感提供了广泛覆盖的土地信息，而无人机遥感则能够补充局部区域的高精度数据[2]。为了提高监测精度，遥感技术还广泛应用了高光谱遥感和激光雷达技术，前者能够提供更为详细的土壤与植被信息，后者则在地形地貌分析中提供重要支持。高分辨率的遥感影像不仅可以实时捕捉土壤侵蚀和土地退化的微小变化，还能为土地保护决策提供精准的预警信号。
1.1.2 无人机监测
无人机作为灵活高效的监测工具，能够通过配备高清摄像头、红外热成像、激光雷达等传感器，进行定期巡查并采集小范围的土地数据。无人机可实现高频次监测，特别适用于地形复杂或交通不便的地区。在土地保护监测体系中，利用无人机采集的多源数据与遥感影像数据进行融合，能够精确记录土地利用、土壤湿度、植被覆盖等指标，为决策者提供细致、实时的土地资源保护信息。
1.1.4 云计算平台
云计算平台在土地保护监测体系中提供了强大的数据存储、处理与分析能力。借助云平台，监测数据可以跨区域、跨部门进行集成与共享，保证数据在多个终端间实时同步。云计算的弹性扩展性使得监测体系能够应对日益增长的监测数据量，并支持高效的数据处理与复杂分析任务。此外，云平台还支持远程监控与智能调度功能，为土地资源管理部门提供高效的决策支持与资源调配能力。
1.1.3 大数据分析
在土地保护监测体系框架中，所有采集的数据，包括遥感影像、地面传感器数据、气象数据等，均需通过大数据平台进行实时处理和智能分析。通过机器学习和数据挖掘，系统能够从海量数据中识别出土地质量变化、土壤退化的潜在模式，自动生成决策支持方案[3]。例如，基于大数据分析，监测体系可以预警土壤水分过度蒸发或土地资源短缺的风险，从而为土地保护政策的制定提供科学依据。
1.2 框架设计
1.2.1 数据采集层
数据采集层是监测体系的基础，主要功能是通过遥感影像、地面传感器和无人机等技术手段采集土地资源相关信息。遥感技术，借助卫星或无人机平台，能够获取大范围的土地利用数据，植被覆盖度及土壤湿度等信息，具有高效性和广泛覆盖的优势，适合大尺度区域的监测。地面传感器则主要应用于特定区域的实时监测，精确获取土壤温度、湿度、pH值等环境变量，弥补遥感技术在细节上的不足。无人机系统灵活性强，能够定期巡查并采集小范围高精度数据，实时传输保证监测数据的时效性和细节完整性。
1.2.2 数据传输层
数据传输层主要负责信息流的传递和整合。通过无线通信技术和农业物联网平台，数据采集层产生的各类监测数据能够通过无线网络传输至云端平台，确保数据的实时性、准确性与完整性。在这一过程中，无线网络提供了低延迟的传输路径，确保了远程传感器、无人机和遥感设备等采集的数据能够实时更新并有效共享。特别是在面对复杂地形或大范围的监测区域时，数据传输层能确保各类监测设备的工作协同，以保证数据的完整性。为了应对大量、多样化的数据流，数据传输层的设计不仅要求高效性与实时性，还必须优化带宽利用，提升传输稳定性。尤其是面对海量数据的传输需求时，必须采用先进的通信技术，如5G网络、低功耗广域网等，确保数据在传输过程中不丢失、不延迟[4]。此外，数据压缩技术的应用也能在传输过程中降低带宽需求，从而优化数据传输的效率与稳定性。另外，为了应对不断增长的数据量和复杂性，数据传输层还需要与云计算平台和边缘计算进行无缝对接。通过边缘计算技术，部分数据在本地节点进行初步处理，以减少数据传输的压力，提高传输效率。
1.2.3 数据处理层
数据处理层是监测体系的核心环节，负责对采集的数据进行清洗、融合和分析。通过大数据平台和云计算技术，遥感影像、地面传感器数据等多源数据可被高效处理。云计算为大数据存储和快速计算提供支撑，而边缘计算则在数据传输过程中进行初步处理，减少了系统负担，提高了处理效率。数据处理层确保数据质量与实时反馈，支持决策制定所需的数据分析。
1.2.4 数据应用层
数据应用层直接将处理后的数据转化为可操作的决策支持信息，服务于土地保护监测。通过集成系统，土地管理者可以实时获取关于土地质量、耕地保护、土壤退化等方面的监测数据。数据可通过可视化平台呈现，图表、地图及报表的形式能够帮助决策者直观地掌握土地资源的变化，优化土地资源管理与保护策略的制定。
基于农业信息化的土地保护监测体系应用与挑战
2.1 应用案例
以山东省临沂市为例，该市在土地资源保护监测体系的构建与实施中，整合了遥感技术、无人机监测、大数据分析和云计算平台等关键技术，取得了显著成效。临沂市通过部署多源遥感数据和高光谱遥感技术，实现了对全市土地利用变化和土壤退化的全面监测。同时，结合无人机系统对重点区域进行高精度巡查，补充了卫星遥感在局部细节上的不足。通过大数据分析平台，临沂市对采集的多源数据进行融合与智能分析，成功识别出土地资源利用中的潜在问题，如土壤水分过度蒸发和耕地质量退化等。此外，云计算平台的应用使得监测数据得以高效存储和处理，支持跨部门的数据共享与协同决策。
在实施过程中，临沂市通过该监测体系精准识别了约1200 hm2的退化耕地，并制定了针对性的修复方案。数据显示，经过一年的修复治理，土壤有机质含量平均提升了15%，土地利用率提高了20%。同时，该体系还为临沂市非法占地行为的监管提供了有力支持，成功查处了30余起违法占地案件，有效保护了土地资源。
2.2 实施挑战
尽管临沂市的土地保护监测体系取得了显著成效，但在构建和推广过程中仍面临一些挑战。首先，多源数据的融合与标准化处理是技术难点之一。不同来源的数据（如遥感影像、地面传感器数据等）在格式、分辨率和时空尺度上存在差异，如何高效整合这些数据并保证其一致性是一个亟待解决的问题。为此，临沂市采用基于云计算的数据清洗和融合算法，并建立统一的数据标准体系，显著提升了数据处理的效率和质量。
其次，数据传输的稳定性和实时性也是实施中的一大挑战。特别是在地形复杂或偏远地区，数据传输常受到网络覆盖不足和信号干扰的影响。针对这一问题，临沂市引入了5G网络和边缘计算技术，通过在本地节点进行数据预处理，减少对网络带宽的依赖，确保数据传输的实时性和可靠性。
最后，监测体系的推广实施还面临资金和人才短缺的问题。构建和维护一个完整的监测体系需要大量资金投入，同时需要专业的技术人员进行系统运维和数据分析。为解决这一问题，临沂市通过与高校和科研机构合作，培养了一批专业技术人才，并通过政府和社会资本合作模式，有效缓解资金压力。
结语
基于农业信息化的土地保护监测体系，通过整合遥感技术、无人机监测、大数据分析和云计算平台等关键技术，为土地资源的可持续管理提供了创新性解决方案。本文以临沂市为例，系统验证了该体系在土地资源保护和利用效率提升方面的可行性与有效性。此外，在体系构建与推广过程中，通过引入云计算平台和统一数据标准体系、应用5G网络与边缘计算技术等措施，解决了多源数据融合与标准化处理、数据传输稳定性以及资金与人才短缺等关键挑战。未来，随着人工智能、区块链等前沿技术的深入应用，土地保护监测体系将在智能化、自动化与数据安全性方面实现进一步突破。人工智能技术的引入有望提升数据分析的精准度与预测能力，区块链技术则可为数据的安全共享与透明化管理提供保障。同时，跨领域合作与多学科融合将成为推动体系优化的重要方向，为土地资源管理的全面智能化与高效化奠定基础。
参考文献：
[1]李福星.土地违法监测系统研究与建设[J].测绘与空间地理信息,2024,47(9):141-143+146+150.
[2]谭舜木.信息化测绘技术在土地调查监测中的应用探讨[J].信息与电脑(理论版),2024,36(12):89-91.
[3]盛成,陆明华,徐晖.协同机制下的国土调查监测信息化实践[J].测绘通报,2024,(S1):181-185.
[4]郑志鹏,刘亚克,李梦琦.基于开源 GIS 的土地资源监测智慧云平台构建[J].测绘与空间地理信息,2024,47(7):133-135+141.
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