碳中和数据中心袁文平团队发布2017-2022年全球30米冬季麦类作物空间分布数据集

      冬季麦类作物（如冬小麦，冬大麦，黑麦，小黑麦等）在全球范围内广泛种植。它们不仅可以用于生产食品，而且也可用于酿酒、加工饲料或作为可再生原料。2020年冬季麦类作物的种植面积约占全球谷物面积的30%，产量约占全球谷物产量的41%, 在全球粮食生产和贸易中发挥着至关重要的作用。因此，密切监测冬季麦类作物的空间分布信息对保障粮食安全和农业可持续发展具有重要意义。

      碳中和数据中心袁文平教授研究团队基于Landsat-7、Landsat-8和Sentinel-2光学遥感影像，利用冬季麦类作物抽穗期至收获期NDVI与其他地物NDVI的差异，设计了冬季麦类作物指数（WTCI，Winter-Triticeae Crops Index），开发了一种无需训练样本的冬季麦类作物识别新方法，并生产了2017-2022年全球66个国家（覆盖全球99.19%的冬季麦类作物种植面积）30米分辨率的冬季麦类作物空间分布数据集。经野外调查样本和谷歌地球目视解译样本验证，使用WTCI方法生产的冬季麦类作物分布图的生产者精度、用户精度和总体精度分别为81.12%、87.85%和87.7%。与美国的CDL数据集和欧洲的EuroCrops数据集相比，该数据集的总体精度在大多数区域都超过了80%。此外，冬季麦类作物的识别面积与省（州）级、市级或县级的统计面积具有良好的一致性。

       相关研究成果以”High-resolution mapping of global winter-triticeae crops using a sample-free identification method“为题发表在Earth System Science Data。

【文章链接】https://doi.org/10.5194/essd-17-95-2025

【论文信息】Fu, Y., Chen, X., Song, C., Huang, X., Dong, J., Peng, Q., and Yuan, W.: High-resolution mapping of global winter-triticeae crops using a sample-free identification method, Earth Syst. Sci. Data, 17, 95–115, 2025.