中山大学袁文平团队更新发布2001-2022年中国玉米种植分布数据集

• ：袁文平团队
        
• ：2023-10-07

       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）更新发布了基于融合数据集生产的长时序中国玉米种植分布数据集，覆盖时间范围为2001年～2022年，此前数据集时间范围为2016-2022年，用户可在线访问获取最新数据。相关研究成果发表在Scientific Data、Journal of Remote Sensing等期刊。

       玉米是世界上种植最广泛的粮食作物之一，玉米的可持续生产对确保国家和全球粮食安全起重要作用。自2001年以来，玉米已超过水稻成为世界第二大粮食作物。2019年，玉米约占全球作物产量的12%。中国作为世界第二大玉米生产国，2019年的玉米产量为26095万吨，占全球玉米产量的22.72%，在稳定全球玉米供应方面发挥着至关重要的作用。因此，准确绘制中国玉米分布图，对区域和全球粮食安全和国际粮食贸易具有重要意义。

图 1 2001–2020年全国22省玉米种植频率图

       研究团队基于作物物侯方法，利用8天30米分辨率的植被指数（NDVI）融合数据集，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2001年至2022年全国22省份30米分辨率的玉米种植分布图。基于54,281个30米分辨率的田间调查样本的验证表明，该数据集的平均用户精度与生产者精度分别为77.32%和80.98%，22个省份的平均总精度为80.06%，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。

       需要注意的是，2001~2020年的中国玉米种植分布数据集是基于MODIS/Landsat NDVI融合数据集生成的；2021～2022年的中国玉米种植分布数据集是基于Landsat/Sentinel-2 NDVI融合数据集生成的。

       该项研究工作和数据制备得到了可持续发展目标大数据国际研究中心开放研究项目（CBAS2023ORP02）、国家杰出青年科学基金项目（41925001）等项目资助。

论文信息：

1. Qiongyan Peng, Ruoque Shen, Xiangqian Li, Tao Ye, Jie Dong, Yangyang Fu, Wenping Yuan. A twenty-year dataset of high-resolution maize distribution in China. Scientific Data 10, 658 (2023). https://doi.org/10.1038/s41597-023-02573-6

2. 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： 2001-2022年中国玉米种植分布数据集