数字中国研究院（福建）教师邱炳文研究团队与内布拉斯加大学林肯分校、中国农科院和卡内基科学研究所合作，开展高精度大尺度农作物自动制图方法研究，创新性地建立了一种基于Sentinel-2色素指数的花生时序遥感制图方法，并发布共享我国首张20米分辨率东北三省花生分布图。研究成果公开发表在《GIScience & Remote Sensing》期刊上。研究成果将有助于推动综合多维度光谱指数的农作物分布制图方法研究，促进大尺度高精度数据成果公开免费共享。
该项研究得到国家自然科学基金 (42171325, 41771468)和福建省科技厅项目(2020N5002)的资助。
论文引用：Qiu, B., Jiang, F., Chen, C., Tang, Z., Wu, W., Berry, J., 2021. Phenology-pigment based automated peanut mapping using sentinel-2 images. GIScience & Remote Sensing, 1-17.
论文下载地址：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15481603.2021.1987005
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我国东北三省20米花生分布图：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16620589
内容简介如下：
高精度高时效的农作物分布数据，对于确保粮食安全与农业可持续发展至关重要。随着遥感技术的发展，特别是Sentinel-2 MSI较高时间和空间分辨率时序遥感数据的免费开放共享，给农业遥感带来了前所未有的机遇。然而，目前全球大部分地区农作物时空分布数据依然欠缺，其原因在于：目前大部分农作物制图算法，需要依赖大量详实的调研参考数据作为训练数据，而调查参数数据由于成本高、耗时长等多种因素通常难以获取，因此很大程度上约束了农业遥感技术的大尺度推广应用。基于物候的时序遥感制图方法，依据领域专家知识基于物候特征建立判别规则实现自动制图，有望在不依赖地面调查数据的情况下实现农作物分布信息自动提取。基于物候的农作物自动分类算法，关键在于探索不同农作物生长规律和独特之处，需要农作物生长发育的相关农学知识作为支撑。
通过分析发现花生的独特之处，建立了一种基于农作物物候和Sentinel-2 MSI色素指数的花生时序遥感制图方法。农作物生长期，可以进一步划分为营养生长和生殖生长期。在营养和生殖生长期内，农作物色素分别呈现出有规律性的变化特征：在营养生长阶段，随着农作物植株的快速生长，叶绿素含量迅速增加，而花青素和类胡萝卜素含量逐渐快速下降；在生殖生长阶段，随着花和果实的发育，叶绿素含量逐渐下降，而花青素和类胡萝卜素含量持续增加。因此，不同农作物生长期内叶绿素和其他两种色素含量变化，分别呈现倒U和U形变化特征。花生也不例外，但由于花生开花早且花期长，营养生长和生殖生长并进的阶段持续时间长，花生三大植被色素在生长期内呈现出有别于其他农作物的特征：在生长前期，花生叶绿素含量增加缓慢，花青素变异性小；在整个生长期，花生的类胡萝卜素持续偏高。因此，在基于植被指数时序曲线动态确定农作物生长期的基础上，分别叶绿素、花青素和类胡萝卜素指数时序数据，依次设计了各自对应的三个物候特征指标CCCI、CAES和MCCW。所设计的农作物物候特征指标，能很好地凸显花生生长特性：在各种不同农作物中，花生的取值最小或者最大（仅第三个指标MCCW）。因此，通过建立简单的决策树规则，就能很好地识别花生分布区域。
研究团队利用所构建的花生制图方法，首次建立了中国东北三省20米花生分布图一张图。采用1102个实地调研点位进行验证，总体精度达94%，kappa系数为0.87，F1为0.91。花生种植面积遥感估算结果与农业统计数据，在地市级水平上显著相关(P<0.01)，两者的拟合线接近于预期的1：1线，斜率为0.91。上述结果表明，基于Sentinel-2 MSI遥感估算结果与农业统计数据基本相符。研究结果表明，2018年中国东北地区花生种植面积共8371 km2，主要分布在吉林和辽宁两个省份，特别吉辽两省西部的部分地市。吉林省、辽宁省和黑龙江省，分别约占整个东北地区花生种植面积的40.72%、40.34%以及18.93%。整个东北地区，花生种植面积约占总耕地面积的3.35%。从不同省份来看，各省花生种植面积占耕地面积的比例，辽宁省最高，达到8.03%；其次为吉林省，占耕地面积的5.61%；而黑龙江省最低，仅仅为省内耕地面积的1%左右(1.08%)。
中国是世界上最大的花生生产国(FAOSTAT 2019)。自20世纪70年代末以来，我国政府实施了一系列促进农业生产从而确保粮食安全的改革举措。农业粮食补贴和保护价收购，导致玉米和水稻等大宗粮食作物种植面积显著扩张。大宗农作物播种面积的大幅度增加，可能会对农业可持续发展带来挑战。维持农作物品种的多样性，有助于稳定粮食产量并且合理规避农业病虫害，确保农业生产的可持续性。设计能应用于大尺度的特色经济作物自动制图方法，及时获取各种农作物分布信息，对于确保农业结构均衡合理从而促进农业可持续发展意义重大。项目所构建的时序指标，具有很好的应用前景，有望在缺乏训练样本的情况下，实现全国乃至全球花生自动制图。项目研究成果，对于包括色素指数在内的多维度新型遥感指数，建立大尺度农作物自动制图方法具有很好的启发意义和应用价值。
