近日，可持续发展大数据国际研究中心（SDG中心）科研团队通过绘制2023年非洲20米分辨率水稻种植空间分布图，首次实现对非洲国家级水稻种植面积大于5,000公顷区域的全面覆盖，为全球粮食安全监测体系提供重要数据支撑。
作为非洲第三大粮食作物，水稻种植对区域粮食安全具有战略意义。研究显示，尽管当前非洲水稻产量仅占全球总量的4.7%，其需求增速已突破年均6%，远超其他主粮作物。面对持续增长的市场需求，近三十年来，非洲年均扩张40万公顷耕地，以驱动本土产量提升。
2023年，为促进当地粮食和营养安全，非洲水稻中心提出“2030非洲水稻研究与创新战略”，旨在增加非洲水稻面积，同时转变以水稻为基础的农业食品体系。
然而，非洲水稻种植面临诸多挑战，极易受到极端天气事件、降水模式变化和气温上升等气候变化的影响；另外，非洲地区的土地利用变化，尤其是城市地区的扩张和森林砍伐，也会影响水稻种植区的分布。因此，实现非洲地区高分辨率水稻空间分布制图，对于监测整个大陆的水稻种植状况至关重要。
由于热带和亚热带适宜的气候，非洲水稻种植物候在时间和空间上存在显著差异，且非洲大面积的雨养水稻种植，缺乏灌溉水稻特有的明显淹水期信号。因此，基于物候的水稻制图方法在非洲的应用面临巨大挑战，将时间序列数据与监督分类相结合成为非洲水稻空间分布制图的主要策略。然而，样本集构建是该方法的主要难点。由于现有非洲水稻分布产品均为低分辨率（>5km）网格产品，难以快速定位水稻区域以制作样本集，同时非洲水稻种植在物候（包括种植强度）、种植方式（灌溉/雨养）和种植地形环境（平原、丘陵）上的多样性导致辨别水稻困难，且难以确保样本的代表性和完备性。
研究团队攻克非洲水稻测绘的多重技术壁垒，针对热带地区复杂物候特征导致的时序遥感信号异质性，创新性整合双极化SAR数据散射特征与机器学习算法，构建“散射特征粗定位-多源时序精分类”的技术框架；通过发展面向对象的特征重要性分类器，突破传统光学遥感在雨养水稻识别中的技术瓶颈，实现准确的水稻分布制图。
基于这一方案，研究团队绘制出2023年非洲20米分辨率水稻种植空间分布图。该产品是目前非洲地区首个高分辨率水稻种植空间分布数据集，首次实现对非洲国家级水稻种植面积大于5,000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，该产品的平均分类准确率突破85 %，与现有统计数据的线性拟合度（R2）大于0.9。
上述研究成果以“The 20 m Africa rice distribution map of 2023”为题发表在《Earth System Science Data》（ESSD，IF：11.2）。SDG中心博士研究生蒋婧灵为第一作者，研究员张红为通讯作者。该数据集已面向全球科研界开放共享，将持续助力联合国可持续发展目标（SDG2）的监测评估工作。
论文链接：https://doi.org/10.5194/essd-17-1781-2025
研究团队提出的水稻遥感制图方案
2023年非洲20米分辨率水稻种植空间分布图及其0.5°网格分布图
基于验证样本集的精度评估结果
与统计数据的对比验证结果
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