近日，全球首张 10 米分辨率冬小麦分布图重磅发布，这一成果由福州大学数研院的邱炳文团队精心创建。该分布图以高分辨率展现了冬小麦的分布情况，为农业生产、资源管理等领域提供了重要的基础数据。这不仅是技术上的突破，更是对农业研究的巨大贡献。邱炳文团队凭借其卓越的科研能力和创新精神，成功绘制出如此精细的冬小麦分布图，让人们对全球冬小麦的分布有了更清晰的认识，为相关领域的发展奠定了坚实的基础。

日前，数字中国研究院（福建）宣布：福州大学数研院邱炳文团队创建并发布了全球首张10米分辨率的冬小麦分布图以及相关数据集。这项成果将为端牢“中国饭碗”的相关研究提供基础数据。

据悉，这项研究成果发表在农林科学领域国际顶级期刊《Computers and Electronics in Agriculture》。论文第一作者为福州大学博士生成飞飞，福州大学数字中国研究院（福建）教师邱炳文为通讯作者。

通过这张图，人们能够了解冬小麦在全球的种植分布、面积等信息。看清这些信息，意义在于4个字——知己知彼。一是摸清家底。冬小麦是全球重要的口粮作物，及时准确高效获取其种植分布数据，可以为作物播种管收的精准管理提供参考。二是防范风险。“如果某粮食主产国说今年粮食作物面积缩水减产了，我们可从图上判断信息的真伪，提前规避风险、把握话语权。”邱炳文说。

一图有大用，可是绘制起来并不容易。“全球首张10米分辨率的冬小麦分布图”，名称就透露出两个关键点：大范围、高精度高时效。

这张图覆盖全球，首先要解决一个问题：如何从卫星拍摄的影像中精准识别冬小麦？目视解译工作量太大，难以实施，必须建立鲁棒性作物识别模型。在特征提取阶段，邱炳文团队就开启了漫长的“找不同”，也就是找同一区域冬小麦和其他作物呈现的不同特征，找不同作物生长的时序特点……

“最容易和冬小麦混淆的是大蒜和油菜，我们不是通过单景影像分类，而是通过时序影像判断不同作物的物候特征，全面观察刻画作物播种生长成熟收割的全生命过程。”邱炳文说，此外，不同区域冬小麦的返青期、抽穗期存在差异性，因此需要进行时空推演测算。

事实上，这并非邱炳文团队首次对作物进行大尺度作物制图。“从前我们对水稻、玉米等大宗粮食作物都做过研究，从500米分辨率的全国数据集推进到现在10米分辨率的全球数据产品，这得益于多源数据融合技术设计及应用。”邱炳文告诉记者，团队不断探索光学和雷达时序耦合研究新范式。“之前我们以光学数据为主，但是南方多云多雨，于是近年来通过构建融合光学雷达数据的鲁棒性作物识别模型，让数据集更完整、精度更高。”

十余年间，邱炳文团队持续专注于大尺度长时序智能农情遥感技术等相关研究，不断吸收农业专业知识，甚至像农学专家一样琢磨起作物的栽培，进而研究栽培管理方式带来的影响。外出开会、调研，她有一个习惯，更愿意乘坐火车，利用这个时间观察记录沿途作物分布情况与长势。甚至是第一次认识的人，她也会向他们打听当地作物的分布情况。此外，她乐于将研究成果无偿奉献共享。记者看到，数字中国研究院（福建）发布的页面，不仅有论文链接，还有代码链接、全球冬小麦动态监测系统链接、2024年全球冬小麦数据集下载链接。

“我希望未来把农情信息底座做得更系统一些，形成一个覆盖更多作物分布研究的方法，让后续应用型研究变得更加简单。”邱炳文说。（记者 蒋雅琛）