导读 水稻是重要的农产品，准确绘制稻田地图对于加强粮食安全、促进农业可持续、提高作物产量和促进技术进步至关重要。中国科学院合肥物质科学研
水稻是重要的农产品，准确绘制稻田地图对于加强粮食安全、促进农业可持续、提高作物产量和促进技术进步至关重要。
中国科学院合肥物质科学研究院孙小兵教授团队研发出一种精确测绘中国东部省份安徽省水稻种植区的方法，该成果发表在《农业》杂志上。
研究人员将年度物候特征与 Sentinel-1/2 图像相结合，利用卫星遥感和机器学习来加强农业监测。
他们从经过验证的地面真实数据中得出年度物候变化，并将几个植被指数分配给不同的物候阶段。
这有助于他们通过机器学习获得像素级的水稻种植分布图。
研究团队采用自动样本扩展技术增加样本量，并在研究区域内划分不同的网格。
研究人员利用混淆矩阵、《安徽统计年鉴》等类似分辨率的水稻制图算法对该方法的结果进行了验证，该方法在安徽省粮食主产区取得了较高的精度，误差在10%以内，具有农业上的实用价值。
此外，本研究开发的样本扩展技术可以适用于绘制其他重要的经济作物的地图。
孙教授表示，该研究将物候特征与光学和合成孔径雷达数据相结合，用于农作物面积估算，将为未来农业种植和产量研究提供实用价值。
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