近日，可持续发展大数据国际研究中心（SDG中心）研究团队绘制了2023年东亚10米分辨率水稻分布图，首次实现对中国省级水稻种植面积小于100,000公顷区域的全面覆盖。
近年来，随着全球人口持续增加，对水稻的需求也在不断攀升。东亚地区作为全球重要的稻米产区，其产量占全球稻米总产量的29.3%。因此，及时、准确地绘制东亚地区的水稻分布图，对于实现可持续发展目标SDG2至关重要。传统的水稻分布制图方法主要依赖实地调查，无法满足大范围、高频次的制图需求。尽管多源遥感数据已成为绘制大范围水稻分布图的理想数据源，但现有研究仍面临样本采集困难和未能充分利用多源遥感数据特征等问题。
为应对上述挑战，研究团队设计适用于东亚地区的高精度水稻分布制图方案，该方案结合基于物候学与机器学习方法的优势，提出一种基于SAR数据的水稻制图指数（SRMI），并结合光学指数生成代表性训练样本；设计了光学-SAR自适应融合模型，通过堆叠随机森林模型，充分发挥Sentinel-1和Sentinel-2卫星数据各自的特点，进而实现准确地水稻分布制图。
基于这一方案，研究团队绘制了2023年东亚10米分辨率水稻分布图（EARice10）。EARice10是目前覆盖东亚地区最为全面的水稻分布数据集，首次实现对中国省级水稻种植面积小于100,000公顷区域的全面覆盖。该数据集与验证数据、现有数据产品及官方统计数据之间均具有良好的一致性。研究结果表明，EARice10的总体精度达到90.48%，用户精度和生产者精度均超过90%。与官方统计数据相比，R²值在0.94到0.98之间，与现有水稻分布图相比，R²值介于0.79和0.98之间。
此项研究为东亚地区水稻分布制图提供可行的解决方案，所生成的EARice10数据集为东亚水稻的长势监测和产量预测提供重要数据支持。
上述研究成果“EARice10: a 10 m resolution annual rice distribution map of East Asia for 2023”发表在《Earth System Science Data》（ESSD，IF：11.2）。SDG中心博士研究生宋明阳为第一作者，研究员张红为通讯作者。研究工作得到SDG中心SDG2案例项目和相关团队的支持。
论文链接：https://doi.org/10.5194/essd-17-661-2025
图1 研究团队提出的水稻制图方案
图2 2023年东亚10米分辨率水稻分布图及不同地理区域水稻面积统计分析
图3 基于验证样本集的精度评估结果
图4 与统计数据的对比验证结果
图5 与现有数据集的对比结果
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