1研究意义由于社会经济、体制结构和土地利用政策影响，耕地撂荒也是世界上许多地区常见的土地利用变化过程。Campbell等（2008）基于HYDE3.0和SAGE的历史耕地数据集研究测算，全球在20世纪撂荒的耕地面积为385-472万km2，约占全球2012年耕地面积的8-10%左右。耕地撂荒会对人类社会和生态系统产生多重影响。自然方面，撂荒可以改善土壤稳定性、j9.com碳汇、水质和养分循环，减少农业化学品污染，增强碳汇，创造新的野生动物栖息地等。然而，撂荒也会增加自然灾害风险、威胁水资源等。社会经济方面，耕地撂荒减少了粮食生产，出现粮食安全问题；并威胁到传统农业景观以及与之相关的文化生物多样性等。

　　1研究意义低山丘陵区是由平原同质性趋于山地异质性的生态过渡区，在区域经济发展和生态建设中具有承上系下的特殊地位。我国是多山之国，低山丘陵区分布着相当数量的土地和人口，具有较为丰富的自然资源和较大的发展潜力。耕地撂荒在低山丘陵这类边际地区表现尤为明显。掌握撂荒耕地可靠数据及其时空变化归机制重要科学意义，是合理土地利用政策、保障粮食安全和保护生态环境的重要支撑。

　　1研究问题提出耕地撂荒是指土地所有者对具备耕种条件的土地在一定时期内放弃耕种的现象撂荒的形式：自发、引导撂荒的程度：显性撂荒与隐性撂荒

　　1研究问题提出技术难题：低山丘陵地区受云雾干扰严重，可用的遥感影像少，需要提高影像质量，增加影像可用性；低山丘陵地区撂荒耕地地块破碎，提取效率低，泛化性差，难以大范围提取，需要提高效率；部分丘陵地区种植结构复杂，农作物物候周期交替，需要更高是的时间分辨率。

　　1研究方法利用多源遥感影像时空融合，提高遥感影像的时间分辨率和空间分辨率，同时选取相应的植被指数与时序分析，提取丘陵地区撂荒地。

　　1研究方法实例应用：我们以四川省遂宁市大英县为例，利用月尺度合成的高时空VIs数据集提取该地区的撂荒地分布。

　　1研究方法比较Sentinel-2影像、谷歌无偏影像、航拍影像以及野外照片。通过布控野外采样点和无人机航拍，获取研究区内撂荒地、耕地、林地的样本数据。

　　1研究方法利用样本数据，对林地、耕地、撂荒地每月的ndvi/savi/ndwi进行时序检测，绘制出其均值、最大值、最小值的变化情况。结果表明，耕地具有明显的‘双季节’现象，即‘大春’耕种和‘小春耕种’。而撂荒地和林地没有。且耕地和撂荒地的月VIs波动变化大，林地月VIs波动变化小。

　　1研究结果对样本数据进行训练，利用SVM分类器进行分类，获取了研究区11个乡镇的撂荒地空间分布图。研究表明，撂荒比例在4%-13%之间，撂荒总面积为6192ha，其空间分布分散，高差和距离水源的距离对于撂荒地严重程度有一定的影响。

　　1讨论由于受云干扰严重，可用的数据有限。集成Ls+MVC+FSDAF后能够大幅度提高数据的可用性，利用多源数据时间和空间互补，达到高时空分辨率监测的目的。结果表明，精度得到了大幅提高。

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