团队数据 | 南京农业大学智慧农业创新团队发布30米空间分辨率长时序中国冬小麦空间分布数据集
- ：南京农大智慧农业创新团队
- ：2025-05-21
近期，南京农业大学农学院智慧农业创新团队通过国家生态科学数据中心生态网络云平台（http://www.nesdc.org.cn），发布了2000-2023年30米空间分辨率中国冬小麦空间分布数据集（ChinaWheat30L），用户可在线访问获取数据。相关研究成果以“Annual winter wheat mapping for unveiling spatiotemporal patterns in China with a knowledge-guided approach and multi-source datasets”为题发表在ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing期刊。
大尺度、长时序的高质量作物空间分布产品能够准确反映作物种植区时空动态变化规律，对于作物种植规划和粮食安全评估具有重要意义。由于缺乏历史地面数据，基于数据驱动的作物遥感制图方法难以在长时间序列开展，而基于物候阈值方法的稳定性易受物候和光谱特征变异的影响。因此，研究团队提出了一套遥感大数据和作物物候知识驱动的训练样本生成方法，用于大尺度、长时序冬小麦遥感制图产品的自动化生产和更新。
研究团队首先基于MODIS和Landsat数据融合，构建了时空连续的NDVI时序数据集，并结合团队早期提出的冬季作物指数（Yang et al., 2023），通过自适应阈值分割，实现了2000-2023年冬季作物图层的提取（图1）。此外，为了精确区分冬小麦和冬油菜这两种主要冬季作物，该研究进一步基于合成孔径雷达（SAR）影像VV极化特征（图2），耦合环境和地形变量，对冬油菜开花期进行长时序年度估测，并通过光谱特异性变化规律实现了冬油菜的识别和掩膜。通过分层随机抽样和样本纯化，逐年从冬小麦和其他地物候选像素中提取训练样本，并结合谐波特征和局部自适应随机森林分类，生产了2000-2023年30米分辨率中国冬小麦空间分布数据集（ChinaWheat30L）（图3）。独立验证表明，该产品平均总体精度在92%以上，遥感估测冬小麦种植面积与省市级尺度统计数据的吻合度（R2）分别为0.93和0.84。与同等空间分辨率的其他短时序或单一年份区域尺度产品相比，ChinaWheat30L的精度高4-10%，且空间细节更加清晰，麦田完整性更高。
图1. ChinaWheat30L数据集生产的技术流程
图2. 代表性冬油菜田块的（a）VV和（b）VH时序曲线以及（c）对应的多时相PlanetScope影像
图3. 2000-2023年30米空间分辨率中国冬小麦空间分布产品（ChinaWheat30L）。（a-e）分别代表2000，2005，2010，2015和2020年产品，（f）为冬小麦种植频率。其中，（s1-s4）为不同区域冬小麦分类细节，（t1-t4）为4个中国冬小麦主产省份种植频率。
基于此数据集，该研究进一步揭示了我国冬小麦种植区时空变化模式（图4）。尽管国家尺度冬小麦种植区域总体保持稳定，冬小麦种植面积在除新疆外的西北和西南地区呈现快速下降趋势。靠近山地和丘陵地区的冬小麦种植面积下降幅度显著高于平原地区，而且在京津冀和长三角等经济快速发展区域，冬小麦种植区域也表现出明显下降趋势。冬小麦种植面积增长区域则广泛集中于河北东南部，山东、安徽和江苏北部等黄淮平原区域。驱动因素分析表明，高程、气温和降水是导致我国冬小麦种植面积变化的主要因素。
图4. 2000-2023年中国冬小麦种植面积变化趋势。（a）代表国家尺度冬小麦变化，（b & c）为两个冬小麦显著变化区域（b：京津冀，c：长三角）的放大图；（d, f & h）是ChinaWheat30L中冬小麦减少、稳定和增加区域的制图结果，（e, g & i）为相应区域的Landsat假彩色合成影像
该项研究由南京农业大学国家信息农业工程技术中心完成，杨高翔博士为论文第一作者，程涛教授为通讯作者。研究工作和数据集产品研发得到了国家自然科学基金创新研究群体项目(32021004)、江苏省农业科技自主创新资金(CX(21)1006) 等项目资助。
论文信息：
Yang, G., Li, X., Xiong, Y., He, M., Zhang, L., Jiang, C., Yao, X., Zhu, Y., Cao, W., & Cheng, T. (2025). Annual winter wheat mapping for unveiling spatiotemporal patterns in China with a knowledge-guided approach and multi-source datasets. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 225, 163-179.
数据链接：