近日，中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所智慧農(nóng)業(yè)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)與華中師范大學(xué)、美國(guó)波士頓大學(xué)、美國(guó)肯特州立大學(xué)以及國(guó)際糧食政策研究所等聯(lián)合提出了一種協(xié)同遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的農(nóng)作物空間分布制圖新方法，研究成果發(fā)表于《環(huán)境遙感（Remote Sensing of Environment）》

據(jù)介紹，農(nóng)作物空間分布圖是科學(xué)掌握區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況、優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置利用、調(diào)整農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的重要基礎(chǔ)。中低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)（如中分辨率成像光譜儀MODIS）是區(qū)域農(nóng)作物空間分布制圖或種植結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)中廣泛使用的數(shù)據(jù)源，其具有觀測(cè)幅寬大、譜段多和時(shí)頻高等特點(diǎn)，可以較好刻畫(huà)復(fù)雜種植結(jié)構(gòu)下農(nóng)作物的生長(zhǎng)發(fā)育物候特征。然而，其較粗的空間分辨率常帶來(lái)混合像元的問(wèn)題，分類(lèi)中訓(xùn)練樣本、大氣干擾、影像預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等也有很多不確定性，這些都顯著限制了農(nóng)作物空間分布制圖精度。

農(nóng)作物統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也常在農(nóng)作物空間分布制圖中得到應(yīng)用，雖難以刻畫(huà)農(nóng)作物詳細(xì)的空間分布信息，但在作物類(lèi)型和數(shù)量特征描述，以及時(shí)間連續(xù)性表達(dá)等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。已有的研究多是將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為外部參考數(shù)據(jù)，應(yīng)用于遙感制圖結(jié)果驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià)，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)沒(méi)有參與到遙感制圖的關(guān)鍵環(huán)節(jié)中，并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的真正協(xié)同。

針對(duì)上述問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)從充分挖掘中低分辨率遙感影像和農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)出發(fā)，聯(lián)合提出了協(xié)同這兩類(lèi)數(shù)據(jù)的農(nóng)作物亞像素制圖新方法。該方法首先基于隨機(jī)森林回歸模型，提出了“向后特征剔除法”，自動(dòng)篩選出作物識(shí)別的最佳光譜-時(shí)相特征組合，提高作物豐度遙感估算精度。其次，引入作物面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，計(jì)算遙感分類(lèi)結(jié)果與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的面積差，提出了面積差空間迭代分配新方法（IAGSA），進(jìn)行面積差空間像元合理分配，實(shí)現(xiàn)遙感分類(lèi)的作物豐度結(jié)果精化。

據(jù)悉，團(tuán)隊(duì)以我國(guó)最大商品糧基地——黑龍江省為研究區(qū)域，以主要農(nóng)作物（水稻、玉米和大豆）為研究對(duì)象，對(duì)方法可靠性和穩(wěn)定性進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明：基于時(shí)序MODIS生成的亞像素作物分布圖與中高分辨率參考圖的空間一致性達(dá)0.75；利用IAGSA優(yōu)化得到的農(nóng)作物亞像素制圖結(jié)果，不僅在數(shù)量上與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的一致性顯著提升，而且也保留了遙感制圖結(jié)果的空間分布特征。IAGSA策略具有明顯的尺度效應(yīng)，即統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的空間尺度越小，優(yōu)化的遙感結(jié)果的空間異質(zhì)性越大。

該方法充分挖掘了遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)協(xié)同利用的優(yōu)勢(shì)，一方面提升了中低分辨率遙感數(shù)據(jù)作物空間分布制圖的精度，可為我國(guó)大區(qū)域“作物一張圖”研制提供新支撐；另一方面豐富和發(fā)展了遙感數(shù)據(jù)源和非遙感數(shù)據(jù)源融合的技術(shù)方法，可為多源數(shù)據(jù)的協(xié)同融合提供新參考。