農作物空間分布監(jiān)測，是調控農業(yè)生產、調整種植結構的重要基礎之一。隨著技術的進步，衛(wèi)星遙感、地面監(jiān)測等技術日漸成熟，作物監(jiān)測也越來越精準，但不同的方法，仍有各自的缺點。近日，記者從中國農科院獲悉，一種新的農作物空間分布制圖方法研發(fā)成功，可顯著提升制圖精度，且為我國大區(qū)域“作物一張圖”研制提供新支撐。該研究由中國農科院農業(yè)資源與農業(yè)區(qū)劃研究所智慧農業(yè)創(chuàng)新團隊，聯合華中師范大學、美國波士頓大學、美國肯特州立大學以及國際糧食政策研究所等共同完成，研究成果發(fā)表于《環(huán)境遙感（Remote Sensing of Environment）》上。
據團隊科學家吳文斌介紹，在農作物空間分布制圖中，空間遙感數據和地面統計數據，是最常使用的數據。在遙感數據中，在區(qū)域農作物空間分布制圖或種植結構監(jiān)測中，中低空間分辨率遙感數據是廣泛使用的數據源，具有觀測幅寬大、譜段多和時頻高等特點，可以較好刻畫復雜種植結構下農作物的生長發(fā)育物候特征。然而，其較粗的空間分辨率常帶來混合像元的問題，分類中訓練樣本、大氣干擾、影像預處理、機器學習算法等因素，也有很多不確定性，這些都顯著限制了農作物空間分布制圖精度。
另一方面，農業(yè)統計數據也有自身的優(yōu)勢和劣勢，它在作物類型和數量特征描述、時間連續(xù)性表達等方面具有獨特優(yōu)勢，卻難以刻畫農作物詳細的空間分布信息。
能否將兩者相結合，研發(fā)出一種兼具二者優(yōu)勢的新方法？事實上，類似的研究已經開始，不過，吳文斌介紹，一般情況下，更多將統計數據作為外部參考數據，并沒有實現遙感數據和統計數據的真正協同。
針對這一問題，科學家團隊從充分挖掘中低分辨率遙感影像和農業(yè)統計數據的優(yōu)勢出發(fā)，聯合提出了協同這兩類數據的農作物亞像素制圖新方法。隨后，團隊還以我國最大商品糧基地——黑龍江省為研究區(qū)域，以主要農作物（水稻、玉米和大豆）為研究對象，對方法可靠性和穩(wěn)定性進行了驗證。結果表明，新方法不僅在數量上與統計數據的一致性顯著提升，而且也保留了遙感制圖結果的空間分布特征。
據介紹，該方法充分挖掘了遙感數據和統計數據協同利用的優(yōu)勢，一方面提升了中低分辨率遙感數據作物空間分布制圖的精度，可為我國大區(qū)域“作物一張圖”研制提供新支撐；另一方面豐富和發(fā)展了遙感數據源和非遙感數據源融合的技術方法，可為多源數據的協同融合提供新參考。
該研究得到國家自然科學基金創(chuàng)新群體項目、國家重點研發(fā)計劃項目、國際農業(yè)科學計劃項目共同資助。
據團隊科學家吳文斌介紹，在農作物空間分布制圖中，空間遙感數據和地面統計數據，是最常使用的數據。在遙感數據中，在區(qū)域農作物空間分布制圖或種植結構監(jiān)測中，中低空間分辨率遙感數據是廣泛使用的數據源，具有觀測幅寬大、譜段多和時頻高等特點，可以較好刻畫復雜種植結構下農作物的生長發(fā)育物候特征。然而，其較粗的空間分辨率常帶來混合像元的問題，分類中訓練樣本、大氣干擾、影像預處理、機器學習算法等因素，也有很多不確定性，這些都顯著限制了農作物空間分布制圖精度。
另一方面，農業(yè)統計數據也有自身的優(yōu)勢和劣勢，它在作物類型和數量特征描述、時間連續(xù)性表達等方面具有獨特優(yōu)勢，卻難以刻畫農作物詳細的空間分布信息。
能否將兩者相結合，研發(fā)出一種兼具二者優(yōu)勢的新方法？事實上，類似的研究已經開始，不過，吳文斌介紹，一般情況下，更多將統計數據作為外部參考數據，并沒有實現遙感數據和統計數據的真正協同。
針對這一問題，科學家團隊從充分挖掘中低分辨率遙感影像和農業(yè)統計數據的優(yōu)勢出發(fā)，聯合提出了協同這兩類數據的農作物亞像素制圖新方法。隨后，團隊還以我國最大商品糧基地——黑龍江省為研究區(qū)域，以主要農作物（水稻、玉米和大豆）為研究對象，對方法可靠性和穩(wěn)定性進行了驗證。結果表明，新方法不僅在數量上與統計數據的一致性顯著提升，而且也保留了遙感制圖結果的空間分布特征。
據介紹，該方法充分挖掘了遙感數據和統計數據協同利用的優(yōu)勢，一方面提升了中低分辨率遙感數據作物空間分布制圖的精度，可為我國大區(qū)域“作物一張圖”研制提供新支撐；另一方面豐富和發(fā)展了遙感數據源和非遙感數據源融合的技術方法，可為多源數據的協同融合提供新參考。
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