尽管卫星技术看起来遥远且局限于太空，但它的好处却随处可见。

中山大学的科学家及其同事开发了一种创新框架，将先进的卫星数据与水稻生长阶段相结合，以提高水稻测绘的准确性。这些成果有望突破测绘精度的界限，为全球粮食安全做出贡献。

稻米是许多国家的主要粮食作物，占全球粮食供应的很大一部分。准确的稻米测绘对于协调农业生产、确保粮食安全和管理种植至关重要。中国广东等热带和亚热带地区是主要的稻米产地。然而，在这些地区绘制稻米测绘仍然是一项挑战。

“热带亚热带水稻制图主要面临两大困难：缺乏高质量的光学图像和水稻种植时间的差异。”中山大学地理科学与规划学院教授、这项研究的主要作者石谦说。

热带和亚热带地区经常有云层覆盖，卫星图像上的地表信息难以获取。此外，由于气候条件和种植习惯不同，水稻种植时间也不同，这给精确测绘带来了困难。

为了克服这些障碍，该团队开发了一种使用物候匹配的新测绘框架。该技术涉及将水稻植株的生长阶段与 Sentinel-1 和 Sentinel-2 卫星的数据进行匹配，以提高广东测绘的准确性。

利用 Sentinel-1 穿透云层的能力，研究人员确定了水稻的生长期或物候期，并从两颗卫星上收集了这些时期特有的雷达和光学数据特征。然后，这些特征被输入到机器学习分类器或对数据进行分类的算法中。

“通过将 Sentinel-1 和 Sentinel-2 获得的特征与特定生长阶段相匹配，我们的分类器与传统方法相比显著提高了映射准确性，”Shi 说道。

这种多源数据方法表明准确度显著提高，范围从 6.44% 到 16.10%。通过将地图区域与统计数据对齐的回归分析进一步验证了这些进步。

本研究还揭示了影响广东水稻物候和空间分布的关键因素。热量条件，特别是生长阶段的寒冷程度，是影响水稻生长的主要决定因素。人为因素和自然因素(包括土地坡度和最低温度)的相互作用也显著影响了水稻的空间分布。

这些发现加深了人们对水稻生态系统动态的了解，为制定农业政策提供了宝贵的见解，并强调了将尖端科学与实际农业相结合以优化生产和可持续性的重要性。

史建军表示：“我们的目标是将这种方法应用到其他热带和亚热带地区，进一步提高准确性，扩大对全球水稻生产动态的洞察。”

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