实验室“全球农情遥感监测关键技术与应用”获2023年测绘科学技术奖一等奖

　　2023年11月9日，第一届中国测绘地理信息大会在浙江德清召开，大会宣布了2023年中国测绘学会测绘科学技术奖的获奖名单，中国科学院空天信息创新研究院吴炳方研究员牵头完成的“全球农情遥感监测关键技术与应用”成果荣获2023年测绘科学技术奖一等奖。该项目由中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室、中国农业科学院农业资源与农业区划研究所、南京农大大学共同完成。

大会颁奖典礼

　　全球农情遥感监测关键技术和应用面向国家粮食安全战略的重大需求，通过30年的持续科技攻关，创建了“数据-功能-计算-信息”服务于一体化的全球农情遥感监测云服务平台（CropWatch Cloud），推动了农情监测从技术密集型到知识密集型的范式转变，实现了全球农情监测技术从跟踪到引领的跨越式发展。

　　成果颠覆性地提出了耕地种植成数与作物分类成数相结合的作物面积监测技术，解决了占全球60%的耕地破碎、种植结构复杂地区的作物面积精准监测难题，是全球唯一可业务化运行的种植面积遥感监测技术；发明了作物分类成数野外地面快速调查技术，克服了全球性实测数据缺失、野外调查工作量大、时效性差等难题，数据采集效率提升90%、识别精度91%，已实现全球40多个国家每年百万量级实测数据的高效获取。

成果提出了生物量-收获指数全球作物单产监测模型，精度达到92%，解决了多因素影响下的作物单产监测难题；发明了穗数、粒数精准识别与计数和千粒重精准估算技术，精度达92%，实现了从0到1的突破，革新了作物单产地面调查方式。

成果揭示了年际间耕地种植状况变化和物候偏移对是长势信息失真的关键影响因素，研制了变化环境下作物长势订正技术，消除了年际间未种植地和年际间物候差异导致的长势信息偏差。

成果提出了基于API的农情监测集成技术，变革性地方便用户自主选择API按需组装、快速搭建监测系统，促进了农情监测从技术密集型到知识密集型的转变；提出了农情监测的区域参数化技术，构建了基于效果的监测单元与监测模型映射表，实现了区域和作物种植面积、单产、长势遥感监测模型的自适应选择与参数自标定，解决了农情监测指标与模型的区域适应性问题；发明了作物生产形势指数、生育期最佳植被状况指数、微波散射叶面积指数、全球普适的叶绿素指数等一系列新的农情监测指标，丰富了全球农情监测指标，增强了数据的时空连续性。

成果提出了全球灌溉地、复种指数和年度耕地种植状况滚动更新的耕地遥感监测方法，研制了全球首套30m分辨率耕地类型-灌溉-复种三位一体的数据集，填补了相关数据高分辨率产品空白；发现了复种和灌溉对全球粮食产量分别贡献了19.8%和41.4%；量化了粮食生产的水土资源消耗代价和环境效应，如印度和中国的灌溉耗水量分别占全球耗水量的15%和11%，远高于其水资源占比，为维护全球粮食安全付出巨大的资源代价，而资源禀赋较好的发达国家却以雨养农业为主，是全球粮食供应不确定性的主要根源。