日前,数字中国研究院(福建)宣布:福州大学数研院邱炳文团队创建并发布了全球首张10米分辨率的冬小麦分布图以及相关数据集。这项成果将为端牢“中国饭碗”的相关研究提供基础数据。
据悉,这项研究成果发表在农林科学领域国际顶级期刊《Computers and Electronics in Agriculture》。论文第一作者为福州大学博士生成飞飞,福州大学数字中国研究院(福建)教师邱炳文为通讯作者。
通过这张图,人们能够了解冬小麦在全球的种植分布、面积等信息。看清这些信息,意义在于4个字——知己知彼。一是摸清家底。冬小麦是全球重要的口粮作物,及时准确高效获取其种植分布数据,可以为作物播种管收的精准管理提供参考。二是防范风险。“如果某粮食主产国说今年粮食作物面积缩水减产了,我们可从图上判断信息的真伪,提前规避风险、把握话语权。”邱炳文说。
一图有大用,可是绘制起来并不容易。“全球首张10米分辨率的冬小麦分布图”,名称就透露出两个关键点:大范围、高精度高时效。
这张图覆盖全球,首先要解决一个问题:如何从卫星拍摄的影像中精准识别冬小麦?目视解译工作量太大,难以实施,必须建立鲁棒性作物识别模型。在特征提取阶段,邱炳文团队就开启了漫长的“找不同”,也就是找同一区域冬小麦和其他作物呈现的不同特征,找不同作物生长的时序特点……
“最容易和冬小麦混淆的是大蒜和油菜,我们不是通过单景影像分类,而是通过时序影像判断不同作物的物候特征,全面观察刻画作物播种生长成熟收割的全生命过程。”邱炳文说,此外,不同区域冬小麦的返青期、抽穗期存在差异性,因此需要进行时空推演测算。
事实上,这并非邱炳文团队首次对作物进行大尺度作物制图。“从前我们对水稻、玉米等大宗粮食作物都做过研究,从500米分辨率的全国数据集推进到现在10米分辨率的全球数据产品,这得益于多源数据融合技术设计及应用。”邱炳文告诉记者,团队不断探索光学和雷达时序耦合研究新范式。“之前我们以光学数据为主,但是南方多云多雨,于是近年来通过构建融合光学雷达数据的鲁棒性作物识别模型,让数据集更完整、精度更高。”
十余年间,邱炳文团队持续专注于大尺度长时序智能农情遥感技术等相关研究,不断吸收农业专业知识,甚至像农学专家一样琢磨起作物的栽培,进而研究栽培管理方式带来的影响。外出开会、调研,她有一个习惯,更愿意乘坐火车,利用这个时间观察记录沿途作物分布情况与长势。甚至是第一次认识的人,她也会向他们打听当地作物的分布情况。此外,她乐于将研究成果无偿奉献共享。记者看到,数字中国研究院(福建)发布的页面,不仅有论文链接,还有代码链接、全球冬小麦动态监测系统链接、2024年全球冬小麦数据集下载链接。
“我希望未来把农情信息底座做得更系统一些,形成一个覆盖更多作物分布研究的方法,让后续应用型研究变得更加简单。”邱炳文说。
来源:掌上福州
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