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(tuán)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。看清這些信息，意義在于4個字——知己知彼。一是摸清家底。冬小麥?zhǔn)侨蛑匾目诩Z作物，及時準(zhǔn)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(zhǔn)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)危崆耙?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(diǎn)：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(zhǔn)識別冬小麥？目視解譯工作量太大，難以實(shí)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(tuán)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(diǎn)……

“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(jìn)行時空推演測算。

事實(shí)上，這并非邱炳文團(tuán)隊首次對作物進(jìn)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(jìn)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(tuán)隊不斷探索光學(xué)和雷達(dá)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(dá)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(tuán)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(jìn)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(rèn)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(xiàn)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 蔣雅琛）