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耕地是人类赖以生存和发展的基础。准确、详细、及时的耕地时空动态信息不仅在农业精准布局和粮食安全评估中发挥关键作用,并且可为应对全球气候变化和实现联合国2030年可持续发展目标提供必要的决策支持。然而,传统耕地制图方法在准确性、鲁棒性与可迁移性等方面存在不足,目前仍然缺乏大尺度、长时序、高时空分辨率的耕地数据产品,对科学农业决策和可持续发展的实现构成挑战。

针对上述不足与挑战,清华大学地球系统科学系(以下简称“地学系”)徐冰教授课题组提出了一套集成时间序列遥感影像、训练样本自动生成、机器学习以及变化检测技术的年度耕地制图框架(图1),利用该框架生产并发布了中国1986-2021年30米空间分辨率的年度耕地数据集(China’s Annual Cropland Dataset,CACD)。

图1 本研究所提出的高分辨率长时序年度耕地制图流程。

精度验证结果表明,CACD的平均总体精度为0.93±0.01,变化图层的准确率为0.84。进一步通过跨产品间的比较分析,发现CACD在制图准确性(图2)、与统计数据的相关性(图3)、以及空间细节方面(图4)优于其他同类数据产品。

图2 五款耕地产品(CACD、CLCD、CLUD、GLAD、GFSAD)的F1值对比结果。

图3五款耕地产品(CACD、CLCD、CLUD、GLAD、GFSAD)基于地图计算的耕地面积与统计年鉴数据在省级尺度的回归结果。红色虚线代表1:1对角线。

图4五款耕地产品(CACD、CLCD、CLUD、GLAD、GFSAD)2015年空间细节对比。第1列中的参考影像由Landsat数据的中红外、近红外和红光波段真彩色合成得到。第2-6列展示了五款耕地产品的空间细节分布,其中耕地显示为白色,非耕地显示为黑色。

研究发现,中国耕地总量从1986年的170.74±20.40万平方千米增加至2021年的172.03±21.15万平方千米,净增约3.03万平方千米(1.79%)。空间上,耕地分布呈现“北增南减、西多东少”的格局:耕地扩张主要集中在西北和东北地区(如新疆、内蒙古、黑龙江等省份),而耕地流失主要发生在东部、中部和南部地区(如江苏、四川、广东等省份)(图5a)。时间上,耕地总面积呈现“先增后减再缓增”的趋势:2002年以前有所增加,2002-2015年不断减少,2015年以后恢复增长(图5b)。

图5 1986-2021年中国耕地面积变化。(a)省级尺度变化。(b)时间变化趋势。

此外,研究对我国耕地的撂荒情况进行了全面分析,发现1990-2015年期间共有约42万平方千米(17.57 %)的农田被撂荒。空间上,耕地撂荒主要分布于黄土高原、东北地区、以及西南地区,平均发生的海拔高度为860米(图6a,b)。从时间变化来看,年均耕地撂荒面积总体呈上升趋势,从1990年的7516平方千米增至2015年的14823平方千米(图6c)。

图6 1990-2015年中国耕地撂荒情况。(a)耕地撂荒的空间分布以及发生年份。(b)耕地撂荒的高程直方图分布。(c)年度耕地撂荒面积的变化趋势。

本研究的方法框架可推广到其他地类或特定地区制图,研究的数据成果可应用于农情监测、粮食安全、气候变化、生物多样性等领域的研究。

相关成果近日以“1986-2021年中国30米年度耕地数据集”(A 30 m annual cropland dataset of China from 1986 to 2021)为题,发表于国际学术期刊《地球系统科学数据》(Earth System Science Data)。

地学系博士毕业生屠滢为论文第一作者,地学系徐冰教授为论文通讯作者。论文合作者还包括香港大学吴胜标研究助理教授、陈斌助理教授,香港理工大学翁齐浩教授,以及地学系白玉琪教授、杨军教授、俞乐副教授。本研究得到了可持续发展大数据国际研究中心开放研究计划(CBAS2022ORP02)、国家自然科学基金重大研究计划(42090015)、国家重点研发计划(2022YFE0209300,2022YFB3903703)、上海市科学技术委员会(22dz1209602)、以及香港大学经济及工商管理学院深圳研究院(SZRI2023-CRF-04)的支持。

论文链接:

https://essd.copernicus.org/articles/16/2297/2024/

CACD数据链接:

https://zenodo.org/records/7936885


供稿:屠滢

编辑:王佳音

审核:耿睿

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