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日前,數(shù)字中國研究院(福建)宣布:福州大學(xué)數(shù)研院邱炳文團隊創(chuàng)建并發(fā)布了全球首張10米分辨率的冬小麥分布圖以及相關(guān)數(shù)據(jù)集。這項成果將為端牢“中國飯碗”的相關(guān)研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

據(jù)悉,這項研究成果發(fā)表在農(nóng)林科學(xué)領(lǐng)域國際頂級期刊《Computers and Electronics in Agriculture》。論文第一作者為福州大學(xué)博士生成飛飛,福州大學(xué)數(shù)字中國研究院(福建)教師邱炳文為通訊作者。

通過這張圖,人們能夠了解冬小麥在全球的種植分布、面積等信息??辞暹@些信息,意義在于4個字——知己知彼。一是摸清家底。冬小麥是全球重要的口糧作物,及時準確高效獲取其種植分布數(shù)據(jù),可以為作物播種管收的精準管理提供參考。二是防范風(fēng)險。“如果某糧食主產(chǎn)國說今年糧食作物面積縮水減產(chǎn)了,我們可從圖上判斷信息的真?zhèn)?,提前?guī)避風(fēng)險、把握話語權(quán)。”邱炳文說。

一圖有大用,可是繪制起來并不容易。“全球首張10米分辨率的冬小麥分布圖”,名稱就透露出兩個關(guān)鍵點:大范圍、高精度高時效。

這張圖覆蓋全球,首先要解決一個問題:如何從衛(wèi)星拍攝的影像中精準識別冬小麥?目視解譯工作量太大,難以實施,必須建立魯棒性作物識別模型。在特征提取階段,邱炳文團隊就開啟了漫長的“找不同”,也就是找同一區(qū)域冬小麥和其他作物呈現(xiàn)的不同特征,找不同作物生長的時序特點……

“最容易和冬小麥混淆的是大蒜和油菜,我們不是通過單景影像分類,而是通過時序影像判斷不同作物的物候特征,全面觀察刻畫作物播種生長成熟收割的全生命過程。”邱炳文說,此外,不同區(qū)域冬小麥的返青期、抽穗期存在差異性,因此需要進行時空推演測算。

事實上,這并非邱炳文團隊首次對作物進行大尺度作物制圖。“從前我們對水稻、玉米等大宗糧食作物都做過研究,從500米分辨率的全國數(shù)據(jù)集推進到現(xiàn)在10米分辨率的全球數(shù)據(jù)產(chǎn)品,這得益于多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)設(shè)計及應(yīng)用。”邱炳文告訴記者,團隊不斷探索光學(xué)和雷達時序耦合研究新范式。“之前我們以光學(xué)數(shù)據(jù)為主,但是南方多云多雨,于是近年來通過構(gòu)建融合光學(xué)雷達數(shù)據(jù)的魯棒性作物識別模型,讓數(shù)據(jù)集更完整、精度更高。”

十余年間,邱炳文團隊持續(xù)專注于大尺度長時序智能農(nóng)情遙感技術(shù)等相關(guān)研究,不斷吸收農(nóng)業(yè)專業(yè)知識,甚至像農(nóng)學(xué)專家一樣琢磨起作物的栽培,進而研究栽培管理方式帶來的影響。外出開會、調(diào)研,她有一個習(xí)慣,更愿意乘坐火車,利用這個時間觀察記錄沿途作物分布情況與長勢。甚至是第一次認識的人,她也會向他們打聽當(dāng)?shù)刈魑锏姆植记闆r。此外,她樂于將研究成果無償奉獻共享。記者看到,數(shù)字中國研究院(福建)發(fā)布的頁面,不僅有論文鏈接,還有代碼鏈接、全球冬小麥動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)鏈接、2024年全球冬小麥數(shù)據(jù)集下載鏈接。

“我希望未來把農(nóng)情信息底座做得更系統(tǒng)一些,形成一個覆蓋更多作物分布研究的方法,讓后續(xù)應(yīng)用型研究變得更加簡單。”邱炳文說。(記者 蔣雅?。?/p>

責(zé)任編輯:趙睿

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