中山大学袁文平团队更新发布2016-2022年中国玉米种植分布数据集

• ：袁文平团队
        
• ：2023-07-12

近日，中山大学全球变化与陆地生态系统模型研究团队（负责人：袁文平教授）通过生态网络云平台（http://www.nesdc.org.cn）更新发布了中国玉米种植分布数据集，将数据集时间范围延伸至2022年，即2016年～2022年，此前为2016～2020年，用户可登录系统在线获取更新后的数据。数据集自2022年11月初上线以来，已为“两屏三带”生态系统服务格局优化、中国北方森林和草地生态系统碳氮耦合循环与碳源汇效应研究、祁连山自然保护区生态环境评估、预警与监控关键技术研究等国家重点研发计划，基于多源异构大数据的玉米精准作业智能决策方法研究、横断山区蝗虫多样性的形成与维持机制等自然科学基金项目提供了重要的数据支撑。

中国作为世界第二大玉米生产国， 其2018年的玉米产量占全球玉米产量的22.42%，达到了2573万吨。尽管如此重要，目前国内仍缺乏高空间分辨率的中国玉米种植分布图。中国的作物种植类型具有高度的异质性，农民可以自由选择种植的作物。所以，研制高空间分辨率的玉米种植分布图在中国尤为重要。

图 1 2016–2020年全国22省玉米种植图

研究团队基于作物物侯方法，利用Landsat与Sentinel-2反射率产品生成植被指数（NDVI），经去云、插值、滤波处理后，通过随机抽选玉米调查样点构建各省份的标准NDVI时序曲线，使用基于时间加权的动态时间规划算法（time-weighted dynamic time warping，TWDTW）逐像元计算NDVI时间序列与标准曲线的差异，并进一步根据省级统计面积确定差异阈值，按照差异阈值识别玉米像元，最终生成了2016-2022年全国22省份30米分辨率的玉米种植分布图。验证表明，该数据集的平均总精度为79.13%，平均用户精度与生产者精度分别为81.59%、76.15%，不同省份的数据精度体现出一定的差异性。数据集与县级农业统计数据之间呈现出较强的相关性。

该项研究工作和数据制备得到了国家杰出青年科学基金项目（41925001）资助。

论文信息：Ruoque Shen, Jie Dong, Wenping Yuan, Wei Han, Tao Ye, Wenzhi Zhao, A 30 m Resolution Distribution Map of Maize for China Based on Landsat and Sentinel Images, Journal of Remote Sensing, vol. 2022, Article ID 9846712, 12 pages, 2022. https://doi.org/10.34133/2022/9846712

数据链接： http://www.nesdc.org.cn/sdo/detail?id=636203977e2817422596ef65