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AI
摘
要 福州大学邱炳文团队联合中外机构发布全球首套10米分辨率冬油菜分布数据集，总体精度92.21%，这是该团队继茶园、冬小麦后推出的第三套全球10米作物数据产品。邱炳文首创“数据—知识双驱动”无样本作物自动识别技术，相关成果被联合国粮农组织采纳，连续3年入选《地球大数据支撑可持续发展目标报告》。

福州大学团队首创无样本自动识别遥感技术，覆盖10余种主要作物，为全球粮农治理贡献数据与方案

监测全球农情，福建发声

东南网6月21日讯（福建日报记者 李珂）近日，福州大学数字中国研究院（福建）邱炳文团队联合中外机构，发布了全球首套10米分辨率冬油菜分布数据集，覆盖58个国家，总体精度92.21%，相关成果发表于国际遥感一区Top期刊。这也是该团队继全球10米茶园、10米冬小麦之后，推出的第三套全球10米作物数据产品。

前不久，邱炳文荣获2025年“空天数据开放共享年度人物入围奖”，成为该奖项设立以来首位来自农业遥感领域的获奖者。

这位喜欢坐慢火车看窗外庄稼的研究员，带领团队首创了“数据—知识双驱动”的无样本作物自动识别技术，目前已覆盖10余种主要作物。相关成果连续3年入选《地球大数据支撑可持续发展目标报告》，全球首张10米分辨率茶园分布图等被联合国粮农组织采纳。在全球农情监测领域，发出了响亮的“福建声音”。

破局：从一张玉米地图到可计算的遥感特征

玉米是全球产量第一的大宗粮食作物，种在哪里、长得怎样、会不会减产，直接影响国际粮价和我国的进口预期。但是，全球农情信息和市场预期长期被少数国家、机构和跨国粮商主导。

2012年，美国中西部严重干旱，玉米产量下降，出口价格指数仅两个月就暴涨30%以上，直接冲击我国的饲料加工和粮油采购。2023年，印度收紧大米出口，国际米价全年上涨约21%。

这些事件反复印证一个道理：粮食安全，不只看产了多少，更看谁先掌握信息、谁来解释形势、谁能影响预期。“准确及时的全球农情信息，是平抑粮价、掌握粮食贸易主动权的关键。”邱炳文说。

可要把农情信息做准，并不容易。玉米和大豆分布广、种植制度复杂，在卫星影像上还常与高粱、花生等作物混淆。传统算法往往靠大量实地样本教模型识别，样本一缺就失灵。

邱炳文团队换了一条路：回到作物本身。他们发现，玉米叶片大、光合效率高、叶绿素含量高、绿色冠层持续时间长。于是，团队设计出专门的玉米制图指数，捕捉植被指数与叶绿素指数在时间序列上的协同变化关系。“就像看一个人跳舞，不看某个瞬间的动作，而看双手的协调度。”邱炳文打了个比方。

针对大豆，团队利用其成熟期衰老失水快、叶绿素含量介于玉米与花生之间的特征，构建了基于冠层水分和叶绿素变化的大豆自动制图指数。

这些指数把农学知识变成了可计算的遥感特征。这套方法用到中美两国后，自2018年以来，中美玉米大豆分布时空动态变化，特别是大豆轮作呈现的滚动式上升态势，都被清晰呈现出来。

跨越：从数据驱动到无样本自动识别

传统农作物遥感制图，高度依赖大量实地训练样本，相当于拿着一叠标准照片去逐张比对。样本充足时精度很高，一旦换到样本稀缺的地区，比如非洲、南亚、中亚，模型就很难落地。

邱炳文团队的突破，是把人眼识别庄稼的经验变成可计算、可迁移的作物指数。“我在农村长大，从小种双季稻，对作物有感性认识。但科研不能停留在经验上，关键是把这种识别能力变成算法。”邱炳文说。

团队系统研究了不同作物的全生命周期变化，逐一寻找不依赖样本也能辨认的标志性特征。他们构建了全国首套10米分辨率、10种作物的种植模式分布数据集，精细揭示了水稻、玉米、小麦、大豆、油菜、花生、甘蔗、马铃薯、烟叶、向日葵的空间分布和轮作模式。

以茶园为例。茶树是常绿灌木，容易与林木、果园混淆。团队发现，茶树每年因多次采摘和修剪，冠层结构会出现规律性扰动。这种扰动在雷达卫星的时序影像上会留下独特的纹理变化。常规光学遥感主要看到植被“绿不绿”，而雷达能感知冠层结构“变没变”。团队据此设计了雷达纹理物候指标，首次实现全球主要产茶国10米分辨率茶园制图，成果发表在遥感领域顶级期刊《Remote Sensing of Environment》上。

这种“知识引导”的技术路线，正在改变过去单纯依赖数据和样本的作物制图范式。