近日，广东省科学院广州地理研究所研究员周霞团队创新性地提出一种基于Mapbox与Google高分辨率遥感影像的三步制图方法，并成功发布2020年全国2米分辨率农田分布数据产品——CropLayer。同时，团队还在多个空间尺度对这一方法的表现和数据质量进行了系统评估。相关成果发表于《地球系统科学数据》（
论文第一作者、广东省科学院广州地理研究所副研究员姜浩介绍，高精度的农田分布信息对于保障国家粮食安全、实现土地资源的科学管理具有至关重要的基础性作用。当前，我国在农业领域正面临着保障粮食产量稳定增长、优化土地利用结构等诸多挑战，而精准掌握农田的分布情况，是应对这些挑战、制定科学决策的关键依据。然而，现有的公开农田数据在面积准确性与边界精细度方面存在不足，难以满足日渐增长的精细化农业管理和研究需求。
周霞团队发布的CropLayer农田数据产品，在多个空间尺度上均展现出了较高的可靠性。在像素层，其分类精度高达88.73%，表明该产品能够精准的识别农田；在格网层，语义正确率达到96.5%，反映出其在空间单元中较好的保持农田形状；在区域层，针对全国32个省份的评估结果为，有30个省份的农田面积与官方统计数据的偏差控制在±10%以内，这一成绩显著优于其他8套现有的农田数据产品，后者的偏差控制情况为不超过9个省份能达到该标准。
目前，CropLayer有关数据产品已在国际开放数据平台Zenodo和国家地球系统科学数据中心正式对外发布，面向全球科研人员和农业从业者开放获取。这一数据产品的推出，为我国粮食安全评估提供了更为精准的数据基础，有助于更准确地预测粮食产量、评估粮食供应风险；为耕地保护监管提供了有力的工具，能够及时有效地发现耕地变动情况，加强对耕地的保护和管理；同时也为农业结构优化提供了科学依据，助力农业产业布局更加合理，推动农业可持续发展。
该研究成果，不仅在学术领域取得了重要进展，更为我国农业现代化发展提供了重要的技术支撑，有望在保障国家粮食安全、推动农业高水平质量的发展等方面发挥重要作用。
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