中国团队研发遥感融合人工智能技术精准量化饲草种植发展潜力

排行榜 2025年09月30日 03:15 0 admin

中新网北京9月29日电 (记者孙自法)中国科学院空天信息创新研究院(空天院)9月29日向媒体发布消息说，该院研究团队最近创新性研发出一套人工智能(AI)与遥感融合一体化技术，在中国北方干旱半干旱流域特别是黄河中游典型区域，已成功实现公里尺度最优饲草带精准识别。

这项在干旱半干旱流域饲草种植发展潜力评估方面取得的重要进展，由中国科学院空天院遥感与数字地球全国重点实验室王树东研究员带领生态水文遥感团队联合中外合作者共同完成，相关成果论文近日在国际专业学术期刊《水研究》(Water Research)发表，将为有效落实黄河流域生态保护和高质量发展、国家粮草安全，提供科学的数据支撑与可操作的决策工具。

构建跨层级跨数据源融合技术框架

研究团队介绍说，中国北方干旱半干旱流域面临着水资源刚性约束与保障粮草安全的双重压力。在此背景下，如何在严守生态保护红线的前提下，科学有效地恢复退化土地、提升土地综合产能，成为亟待解决的关键科学与管理问题。

尽管中国已系统推进草地生态修复工程，但在精细化、定量化的评估技术方面仍有提升空间，亟须发展体系化、可复核的先进技术手段。此次研究正是针对这一核心需求，提出创新解决方案。

本项研究的黄河中游典型区域卫星遥感影像图。中国科学院空天院供图

在本项研究中，研究团队构建出一个跨层级、跨数据源的融合技术框架，有效整合卫星遥感观测数据、生态水文过程模型模拟结果以及地面实测数据，显著降低对高密度地面采样点的依赖性。

随后，研究团队以多源卫星观测数据为基础，具体结合水量平衡与作物生长机理模型生成高质量训练样本，运用集成学习、迁移学习等先进机器学习方法，准确反演了关键生产要素如灌溉用水量、植被净初级生产力和土壤有机碳的空间分布，反演精度可达90%以上。同时，引入分布对齐与分位映射等技术消除了43%的区域偏差，实现最优饲草带区域位置准确度达到85%以上。

“同一把尺子”衡量直观显示“一张图”

王树东表示，区别于传统评估中往往侧重单一产量或生态指标的做法，此次研究将饲草种植决策科学地表述为一个追求“水资源消耗、土壤固碳效益、饲草产能产出”三维协同最优的空间优化问题。

通过将生态效益、经济收益与用水成本放在“同一把尺子”上衡量并直观显示为“一张图”，使管理者一眼就能看到哪些地块最值得优先种植饲草、投入产出比如何，从而更科学地安排人力物力与资金。

这项研究成果，可为中国北方干旱半干旱流域的生态修复、水资源高效利用提供一套可复制、成本效益高的先进量化工具，有望在严格的水资源约束下，实现生态系统功能稳步恢复与区域农业高质量发展双赢目标。

研究团队透露，他们研发的遥感融合人工智能的技术框架，具备向内蒙古-宁夏生态过渡带、河西走廊-塔里木盆地绿洲边缘等典型干旱区推广的潜力，其方法论也对全球其他干旱半干旱区域，如非洲萨赫勒地区、南亚及西亚等地的类似挑战具有重要参考价值。(完)