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    日前,數字中國研究院(福建)宣布:福州大學數研院邱炳文團隊創建并發布了全球首張10米分辨率的冬小麥分布圖以及相關數據集。這項成果將為端牢“中國飯碗”的相關研究提供基礎數據。

    據悉,這項研究成果發表在農林科學領域國際頂級期刊《Computers and Electronics in Agriculture》。論文第一作者為福州大學博士生成飛飛,福州大學數字中國研究院(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。冬小麥是全球重要的口糧作物,及時準確高效獲取其種植分布數據,可以為作物播種管收的精準管理提供參考。二是防范風險。“如果某糧食主產國說今年糧食作物面積縮水減產了,我們可從圖上判斷信息的真偽,提前規避風險、把握話語權。”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”,也就是找同一區域冬小麥和其他作物呈現的不同特征,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米分辨率的全國數據集推進到現在10米分辨率的全球數據產品,這得益于多源數據融合技術設計及應用。”邱炳文告訴記者,團隊不斷探索光學和雷達時序耦合研究新范式。“之前我們以光學數據為主,但是南方多云多雨,于是近年來通過構建融合光學雷達數據的魯棒性作物識別模型,讓數據集更完整、精度更高。”

    十余年間,邱炳文團隊持續專注于大尺度長時序智能農情遙感技術等相關研究,不斷吸收農業專業知識,甚至像農學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、調研,她有一個習慣,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地作物的分布情況。此外,她樂于將研究成果無償奉獻共享。記者看到,數字中國研究院(福建)發布的頁面,不僅有論文鏈接,還有代碼鏈接、全球冬小麥動態監測系統鏈接、2024年全球冬小麥數據集下載鏈接。

    “我希望未來把農情信息底座做得更系統一些,形成一個覆蓋更多作物分布研究的方法,讓后續應用型研究變得更加簡單。”邱炳文說。(記者 蔣雅琛)

    責任編輯:趙睿

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