基于遥感和地面数据以及一套发展健全、独具创新的方法集,CropWatch全球农情遥感速报系统具备全球典型作物产量监测、全球环境变化和农业生产趋势分析功能。在发展历程中,随着新型遥感数据源的涌现和新方法的日臻成熟,CropWatch在不断进行着升级与改进。2013年11起发布的CropWatch全球农情遥感速报(中英双语版),在多源遥感数据源的基础上,构建了一套全新的多尺度层次结构,发展了与之对应的一套可操作性强的等级指标。

CropWatch全球农情遥感监测的层次结构分析方法在不同空间尺度上使用了不同的环境因子及农业监测指标,利用综合信息评估全球、区域以及国家(部分达省/州级别)的作物长势、产量和农业变化趋势。 分析涵盖了以下四个层次:

全球尺度 — 输入参数包括降雨、气温、有效光合辐射以及潜在生物量。该尺度上的产出为60个农业生态区划的环境因子分析。

区域尺度 — 输入参数包括植被健康指数、未耕作耕地比例、复种指数,以及生长季内的最大植被状态指数。产出为6个作物主产区的农业种植模式、耕地利用强度以及生物量变化趋势分析。

国家尺度 — 输入参数包含NDVI、作物种植面积以及时间序列聚类指标。产出为占全球大宗作物总产量80%以上的31个粮食主产国(含中国)的耕地利用强度、作物长势、单产及总产信息。

省/州尺度 — 对于面积较大国家进行更细尺度上的分析。例如在中国主要省市,增加了作物种植结构分析。该层次的产出与国家尺度的产出相似,但分析更为详尽。

在分析中,每个尺度都对应一系列与之相应的分析指标,而大尺度上的分析更多是为小尺度分析提供背景参考信息。基于四个尺度的层次结构分析,CropWatch全球农情遥感速报每3个月提供一次作物产量和长势综合分析。

目前 CropWatch 全球农情遥感速报系统的主要数据源为可公开获取的遥感数据和地表实测数据。对于 CropWatch 系统数据源和方法集的详细介绍可参阅 CropWatch 网站的在线资源:速报通用资源下的方法文档。由于近期全球农情遥感速报使用的部分数据和方法还处在试验阶段,在未来的速报中将对这些方法进行进一步的验证和改进。我们将不断更新速报中所使用的数据与方法,同时公布对这些方法的反馈信息。

缩写 解释
5YA 5年平均,这是本期通报的一个较短参考期,也称为“近5年”
AIRCAS 中国科学院空天信息创新研究院
BIOMSS 潜在累积生物量
BOM 澳大利亚气象局
CALF 耕地种植比例
CAS 中国科学院
CPI 作物生产形势指数
CWSU CropWatch空间单元
DM 干物质
EC/JRC 欧盟联合研究中心
ENSO 厄尔尼诺南方涛动指数
FAO 联合国粮食及农业组织
GAUL 全球行政单位层
GMO 转基因生物
GVG 导航, 视频和地理信息系统
ha 公顷
kcal 千卡
MPZ 作物主产区
MRU 制图报告单元
NDVI 归一化植被指数
OCHA 联合国人道事务协调办公室
PAR 光合有效辐射(也称RADPAR)
RADPAR 光合有效辐射
RAIN 降水量
SOI 南方涛动指数
TEMP 空气温度
Ton
VCIx 最佳植被状况指数
VHI 植被健康指数
VHIn 最小植被健康指数
W/m2 瓦/平方米