近期，可持续发展大数据国际研究中心（SDG中心）在大区域高分辨率单季稻制图研究方面取得进展，相关成果以SDG中心开放研究计划SDG中心开放研究计划——CBAS卓越科学家项目(CBAS2023ORP02)为第一资助发表于《Earth System Science Data》（IF=11.4）上，袁文平教授为通讯作者。

　　水稻是全球第三大谷类作物，其产量占全球粮食产量的8%，是全球一半以上人口的主粮，在保障全球粮食安全方面发挥着极其重要的作用。然而，由于中国南方水稻种植区云雨较多，光学遥感影像缺失严重，使得目前高分辨率的中国水稻种植分布研究多集中于北方地区，很少涉及南方地区，全国范围的研究则更是缺乏。

　　针对上述问题，袁文平教授团队在“基于时间权重的动态时间规划法”（Time-Weighted Dynamic Time Warping, TWDTW）的基础上，发展了一种结合光学遥感数据和合成孔径雷达数据（Synthetic Aperture Radar, SAR）的单季稻识别方法，解决了在南方地区因光学观测质量差而无法开展单季稻种植位置识别研究的难题，并以10米和20米的分辨率制作了2017–2022年中国21个省级行政区的单季稻种植分布图。

　　利用108,195个野外调查样本对种植分布图进行验证，所有省级行政区上的用户精度、生产者精度和总精度的均值分别达到了73.08%、82.81%和85.23%。与2017–2019年2748个县级统计种植面积对比，种植分布图分别可以解释77.9%、86.2%和85.2%的县级种植面积空间变异。

　　该套单季稻种植分布图可以及时准确地反映单季稻的种植面积与分布，为农业、气候变化等领域的研究提供有力的数据支持。

2017–2022年中国单季稻种植频率图

【文章链接】

https://doi.org/10.5194/essd-15-3203-2023

【数据链接】

https://doi.org/10.57760/sciencedb.06963

【相关研究】

Shen, R., Pan, B., Peng, Q., Dong, J., Chen, X., Zhang, X., Ye, T., Huang, J., and Yuan, W.: High-resolution distribution maps of single-season rice in China from 2017 to 2022, Earth Syst. Sci. Data, 15, 3203–3222.