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科学家利用空间站GEDI任务的数据区分地球农场中种植的不同作物
2022-03-12 08:25:15 来源: cnBeta.COM

每一秒钟,安装在国际空间站上的激光器向地球发送242个快速的光脉冲。这些来自美国宇航局全球生态系统动态调查(GEDI)仪器的无害光束在地球的自然和人造表面上反弹,并被反射回仪器上。通过测量信号回来所需的时间,科学家可以得出下面地表的高度。科学家们利用这些光探测和测距,或称激光雷达的测量来创建地球表面的三维轮廓。

Ground Truth – 2019

GEDI & Sentinel-2 Prediction – 2019

GEDI的主要任务是测量树木高度和森林结构,以估计森林和红树林中储存的碳量。由NASA收获部支持的新研究显示,这些数据也可用于绘制不同类型作物的种植地。

当斯坦福大学的农业生态学家David Lobell看到研究人员使用GEDI数据来估计树木高度时,他想知道他如何使用这些数据来研究农业。他的团队中的研究人员Stefania Di Tommaso和Sherrie Wang提出了用数据来区分农场中种植的不同类型作物的想法。

Wang联系了马里兰大学的GEDI科学团队,看看他们是否在使用该仪器进行农业研究。他们回答说,他们不确定GEDI数据是否可以用于这种应用。“但是他们并没有说这是不可能的,”Lobell说,他帮助领导NASA收获部的作物产量研究。

绘制某些作物的种植地点对于估计世界主要作物的总产量非常重要。但是从太空中可靠地绘制作物类型一直很困难,因为许多植物在光学图像中看起来都是一样的。

Lobell和他的团队从玉米开始。当完全生长时,平均玉米茎杆比其他作物高约一米,这种差异在GEDI剖面上是可以检测到的。利用这一洞察力,斯坦福大学的团队将GEDI的激光雷达剖面数据与欧空局哨兵2号卫星的光学图像相结合。他们能够远程绘制三个地区的玉米地图,那里有可靠的地面数据来验证他们的观察结果:美国的爱荷华州、中国的吉林省和法国的大东部大区(Grand Est)。

页面顶部的图片显示了法国Truchtersheim附近的玉米和其他作物的分布,这些数据来自于地面(顶部图片)和GEDI-Sentinel模型(下部图片)。下面的图片显示了应用于三个研究地点的相同技术。

2019

斯坦福大学的算法能够正确区分玉米和其他作物,准确率超过83%。仅仅使用Sentinel-2数据的模型的总体平均准确率为64%。“两年前,我从未想过GEDI可以以这种方式使用,”Lobell说。

在未来,研究小组的目标是绘制全世界的玉米生产图,这可以用来了解每年玉米的收获前景。它还可以帮助农民和援助机构评估粮食安全问题,并了解可能的管理变化,以提高主要玉米产区的产量。

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责任编辑: jkl2