主题词
冬小麦，收获面积，时序谱特征，样本时间迁移，随机森林
山东齐河县“吨半粮”示范区
小麦总产量是理论上应该收获面积和单位面积产量的乘积。在我国，由于缺乏精确的收获面积数据，估算小麦总产量时通常采用大于实际收获面积的种植面积，这会导致小麦总产高估的现象。美国统计数据显示其实际冬小麦收获面积通常不到种植面积的85%。因此，准确掌握冬小麦的收获面积对于提高估产精度极为关键。
针对当前我国大范围中高分辨率冬小麦收获面积数据产品缺乏的问题，
《遥感学报》执行主编
张兵、彭代亮
研究团队，利用Sentinel-2等数据，基于冬小麦生长物候信息及其时序光谱特征，提出了样本时间迁移以及冬小麦收获面积遥感测算方法，生产了首套我国冬小麦主产区（即河南、河北、山东、山西、陕西、江苏、安徽、湖北）10m收获区域空间分布图（ChinaWheatMap10），相关成果发表在Scientific Data上。
团队以Sentinel-2为主要遥感数据源，提出了基于冬小麦生长物候信息和光谱时序特征的冬小麦收获面积遥感测算方法，具体方法流程如图1所示，各步骤如下。
步骤一：
根据ChinaWheat30冬小麦种植分布数据产品生成2019-2020年大量冬小麦种植分布样本点，应用缓冲区分析和空间抽样保留代表性样本，再通过人工检查每个样本是否经历了完整的生育期，最终筛选出冬小麦收获区域样本16000余个；
步骤二：
以2019-2020年冬小麦收获区域样本的NIRv指数（Near-Infrared Reflectance of vegetation index）的均值时间序列曲线作为参考，基于该参考曲线，借助DSF指标（Difference and Similarity Factor），评估这些样本在其他年份的NIRv指数时间序列曲线与参考曲线在形状和距离上的相似度，保留相似度在阈值范围内的冬小麦收获区域样本，从而实现样本的时间迁移；
步骤三：
对Sentinel-2 TOA数据进行去云、中值合成和线性插值等预处理，基于中值合成时间序列数据，计算与冬小麦结构和生化特征相关的10个植被指数，结合近红外和短波红外波段构建冬小麦光谱特征的时间序列来提取光谱时序特征，同时加入冬小麦的生长物候特征，构建基于随机森林的冬小麦识别框架；
步骤四：
利用冬小麦从播种期到拔节期时序遥感数据，进行播种面积遥感测算，并以此为掩膜，基于播种期到收获期的时序遥感数据，实现收获面积遥感测算，并进一步分析收获面积减少的潜在原因。
我国冬小麦主产区收获面积遥感测算结果经过样点验证的平均总体精度为95.06%，平均用户精度为96.76%，平均生产者精度为93.68%。本研究发现：我国冬小麦主产区收获面积相对种植面积每年平均减少了约12.88%。
图2 (a)-(e)表示2018-2022年ChinaWheatMap10各省冬小麦收获面积与统计年鉴种植数据的对比、(f)-(j)表示2018-2022年ChinaWheatMap10各省冬小麦收获面积提取的总体精度、用户精度和生产者精度
ChinaWheatMap10与全球作物地理参考数据集CROPGRIDS收获面积（空间分辨率为0.1°）结果极显著相关（R²=0.77），均方根误差RMSE为1.27千公顷、绝对平均误差MAE为0.76千公顷。
图3 ChinaWheatMap10与CROPGRIDS的交叉验证结果
研究发现：干热风是造成河南、河北、山东、山西、陕西等省份冬小麦收获面积减少的主要原因；而湿渍害是造成江苏、安徽、湖北等省份冬小麦收获面积减少的主要原因。干热风和湿渍害发生越频繁，造成收获面积减少的风险越高。在湿渍害发生概率超过80%的地区，会有约40.4%的冬小麦种植区域面临无法收获的风险；而在每年都遭受重度干热风年型的地区，收获面积平均减少约56.8千公顷。
图4 不同湿渍害发生概率下，冬小麦收获面积相对种植面积减少百分比；(b)表示不同干热风发生频率下，冬小麦收获面积相对种植面积减少的面积。蓝色数值为每种情况下的平均值
图5 ChinaWheatMap10：2018-2022年本研究范围冬小麦种植区域、收获区域以及收获损失区域分布图
（审图号：GS（2020）4619号）
研究成果提供了我国冬小麦主产区2018-2022年10m分辨率收获区域及面积数据产品，并为产品后续的逐年更新提供了研究思路和技术方法。文章以“Mapping 10-m harvested area in the major winter wheat-producing regions of China from 2018 to 2022”为题，发表在Nature出版集团旗下期刊《Scientific Data》，其数据集已在第三方平台Figshare公开发布，可为我国冬小麦遥感估产的实践提供支持和参考。
研究工作得到国家自然科学基金重点项目(编号：42030111)、国家重点研发计划(编号：2021YFB3900503)等项目资助。
声明
欢迎转载、转发本号原创内容，转载信息请与本号联系授权，标注原作者和信息来源为《遥感学报》。
本号转载信息旨在传播交流，其内容由作者负责，不代表本号观点。文中部分图片来源于网络，如涉及作品内容、版权和其他问题，请在20日内与本号联系，我们将在第一时间处理。《遥感学报》拥有最终解释权。
期刊订阅
1.各地邮局订阅：邮发代号82-324；
2.科学出版社期刊发行部：联系电话010-64017032，64017539；
3.网上购买：搜淘宝店、微店店铺名称：中科期刊（订阅及销售过刊）；
《遥感学报》9月新刊热卖中
戳图片
或
阅读全文
立即购买
