Группа исследователей из Института аэрокосмической информации (AIR) Китайской академии наук выпустила первую в Африке карту распределения риса высокого разрешения с детализацией в 20 метров. Этот набор данных за 2023 год был недавно опубликован в журнале Earth System Science Data.
Основные характеристики исследования:
- Средняя точность классификации превышает 85%.
- Линейная корреляция (R²) больше 0,9 при сравнении с национальной статистикой.
Набор данных теперь открыт для мирового научного сообщества и, как ожидается, сыграет важную роль в поддержке оценки Цели устойчивого развития ООН № 2 (ЦУР 2), направленной на ликвидацию голода.
Роль риса в Африке
Рис является третьей по значимости основной культурой в Африке и играет стратегическую роль в обеспечении региональной продовольственной безопасности. Хотя Африка вносит всего 4,7% в мировое производство риса, спрос на рис на континенте растёт ежегодно более чем на 6%, опережая другие основные культуры.
В ответ на растущий спрос африканские страны за последние три десятилетия расширяли посевные площади в среднем на 400 000 гектаров каждый год.
Стратегия исследования и инновации
В 2023 году Африканский рисовый центр представил «Стратегию исследований и инноваций в области риса в Африке до 2030 года» для повышения эффективности выращивания риса. Однако рисоводство в Африке сталкивается с серьёзными проблемами, включая уязвимость к изменению климата, урбанизации и вырубке лесов.
Сложности картографирования
Картографирование риса в Африке осложняется разнообразием климата на континенте, что приводит к различным сезонам посадки. Распространённость неорошаемого риса, которому не свойственны сигналы затопления, характерные для орошаемых систем, затрудняет фенологическое картирование.
Для решения этих проблем исследователи разработали инновационный подход, сочетающий двухполяризационные особенности обратного рассеяния SAR с алгоритмами машинного обучения. Их метод, названный «предварительная локализация по обратному рассеянию с последующей уточнённой классификацией на основе мультиисточниковых временных рядов», позволяет точно картографировать районы с разнообразными циклами посадки и неорошаемыми системами.
Команда также предложила объектно-ориентированный классификатор важности признаков, выходящий за рамки традиционных оптических методов.
Ожидается, что это исследование поддержит политику продовольственной безопасности, сельскохозяйственные исследования и усилия по мониторингу ЦУР как в Африке, так и за её пределами.
Предоставлено Китайской академией наук.