非粮化遥感识别是利用遥感技术来检测和确定土地从粮食种植转变为非粮食作物种植或其他非农业用途的过程。
以序列高分辨率卫星影像为核心数据源，利用AI智能识别技术对耕地利用变化图斑提取和分析，并与永久基本农田矢量数据进行套合分析，输出监测成果，分析变化原因，有效辅助违规改变耕地用途、“荒田”、“毁田”、“占田”等违规占用永久基本农田等行为的监管和治理。利用卫星遥感对植被的波谱特征进行解译，获取农作物分类信息，构建粮食作物（水稻、大豆、小麦、玉米等）、非粮食作物（棉、油、糖、蔬菜等）监测模型，利用面向对象/像元方法提取粮食、非粮分布。
监测方式
卫星星源：GF-1、GF-2、JL-1等
数据类型：优于1m（含1m）、2m空间分辨率全色数据、多光谱数据
监测周期：季度/半年/一年，可按需定制
1. 大面积同步观测：能够在短时间内获取大范围的地表信息，实现对区域内土地利用情况的整体把握。
2. 多光谱信息利用：不同的地物在不同波段的光谱反射特性不同，通过分析多光谱数据可以有效区分粮食作物和非粮食作物。
3. 周期性重复观测：可以对同一地区进行定期或不定期的重复观测，及时发现土地利用的变化。
非粮化遥感识别的方法通常包括以下步骤：
1. 数据获取：收集高分辨率的卫星遥感影像，如高分系列卫星、资源系列卫星等，或者使用航空遥感数据。
2. 数据预处理：对遥感影像进行辐射校正、几何校正、大气校正等处理，以提高数据质量和准确性。
3. 特征提取：分析粮食作物和非粮食作物在光谱、纹理、形状等方面的特征差异。
4. 分类识别：运用监督分类（如最大似然法、支持向量机等）或非监督分类（如聚类分析）等方法，将土地分为粮食作物种植区和非粮食种植区。
5. 精度验证：通过实地调查采样点数据或利用高分辨率的影像进行对比验证，评估识别结果的精度。
例如，在某平原地区，通过遥感影像发现原本种植小麦和玉米的大片农田，部分区域出现了种植花卉或建设养殖场的情况。经过进一步的实地核查，确认这些区域存在非粮化现象。又如，在另一个区域，利用多时相的遥感影像，监测到一些水田在一个种植周期内由水稻种植转变为莲藕种植，从而判断为非粮化。非粮化遥感识别为土地资源的合理利用和保护粮食生产提供了重要的技术支持和数据依据。