从2001年到2020年,中国每年冬季小麦测绘数据集
Jie Dong1, Zhouye Pang2, Yangyang Fu3
1Nanxun Innovation Institute, Zhejiang University of Water Resources and Electric Power, Hangzhou, 310018, Zhejiang, China.
Scientific data
|November 12, 2024
概括
这项研究引入了一种新的基于现象学的算法,用于绘制2001-2020年中国冬季小麦分布的地图,分辨率为30米. 准确的地图对于粮食安全和了解农业模式至关重要.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 地理空间分析的研究.
背景情况:
- 冬季小麦是全球的主食,中国生产的全球供应的19%.
- 准确的,长期的冬季小麦分布数据对于粮食安全和时空模式分析至关重要.
- 现有的遥感地图缺乏中国所需的空间分辨率,时间覆盖和规模.
研究的目的:
- 为中国开发和验证一个高分辨率的,长期的冬季小麦分布数据集.
- 为弥补冬季小麦种植的遥感数据的缺口.
- 支持国家粮食安全倡议和农业研究.
主要方法:
- 开发了一种基于现象学的算法,整合了冬季小麦生长的三个关键特征.
- 使用集成变量计算种植概率.
- 利用融合数据集,从2001年到2020年以30米分辨率制作冬季小麦地图.
主要成果:
- 生成了中国的长期 (2001-2020) 冬季小麦地图数据集,分辨率为30m.
- 根据现场样本,使用者的 (91.17%),生产者的 (90.92%) 和整体 (91.6%) 准确度达到高准确度.
- 在绘制地图的冬季小麦面积和市级和县级的农业统计数据之间显示出良好的相关性.
结论:
- 基于现象学的算法有效地识别了高准确度的冬季小麦位置.
- 产生的数据集为了解中国冬季小麦种植提供了宝贵的资源.
- 高分辨率的长期地图对于粮食安全评估和农业监测至关重要.
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