近日，北京市農(nóng)林科學(xué)院信息技術(shù)研究中心遙感技術(shù)部研究團(tuán)隊(duì)在國(guó)際期刊Computers forbid Electronics in Agriculture （IF=8.3）在線發(fā)表“Mapping tea plantations using multitemporal spectral features forbid harmonised Sentinel-2 forbid Landsat images in Yingde, China”文章。研究構(gòu)建了一種基于多時(shí)相光譜特征的新型茶園制圖算法，針對(duì)具有較高景觀異質(zhì)性的常綠茶園，在多云雨的中國(guó)英德市繪制了2020年和2021年茶園種植分布圖。

 

　　茶葉不僅具有很高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，還具有特殊藥用價(jià)值，在全球市場(chǎng)上的需求持續(xù)增長(zhǎng)。中國(guó)作為最大的茶葉生產(chǎn)國(guó)和出口國(guó)，在過(guò)去十幾年茶樹(shù)種植面積不斷擴(kuò)大。茶園分布的準(zhǔn)確制圖對(duì)于糧食安全、扶貧政策、茶葉市場(chǎng)和生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值評(píng)估均至關(guān)重要。然而，植被種植監(jiān)測(cè)的研究主要集中在糧食作物上，而多年生茶樹(shù)的種植分布往往被忽視。此外，眾多茶葉產(chǎn)區(qū)植被結(jié)構(gòu)復(fù)雜、茶園景觀異質(zhì)性以及多云雨導(dǎo)致遙感影像缺失等導(dǎo)致茶園種植監(jiān)測(cè)面臨巨大的挑戰(zhàn)。

 

　　在這項(xiàng)研究中，作者構(gòu)建了一種基于多時(shí)相光譜特征的新型茶園制圖算法。此外，還提出了茶園物候特征指數(shù)（TPI），充分利用茶園與其他常綠植被多維度的精細(xì)物候特征差異，實(shí)現(xiàn)了可靠的茶樹(shù)種植分布監(jiān)測(cè)。研究結(jié)果表明，單獨(dú)使用TPI指數(shù)對(duì)茶園的識(shí)別精度能達(dá)到82.59%，基于多時(shí)相光譜特征的新型茶園制圖算法生成的2020年和2021年廣東省英德市茶樹(shù)種植分布圖的總體精度分別能達(dá)到92.71%和88.86%。該算法不僅強(qiáng)調(diào)了多時(shí)相光譜特征將常綠茶樹(shù)與常綠森林區(qū)分開(kāi)的能力，還具有時(shí)間可重用性，是一種穩(wěn)健、用戶友好且有效的方法，為開(kāi)展區(qū)域或全國(guó)/全球尺度茶園分布制圖提供了良好借鑒。

 

　　北京林業(yè)大學(xué)和信息中心博士研究生祁寧為本文第一作者，楊貴軍研究員和趙春江院士為共同通訊作者。該研究得到了重慶市科技創(chuàng)新與應(yīng)用發(fā)展專(zhuān)項(xiàng)（cstc2021jscx-gksbX0064）、清遠(yuǎn)智慧農(nóng)業(yè)研究院[+]粵北粵西新型研發(fā)機(jī)構(gòu)建設(shè)（2019B090905006）和重慶市萬(wàn)州區(qū)科技計(jì)劃項(xiàng)目的資助。