利用3D光學雷達測量玉米田栽種面積

摘要

美國史丹佛大學研究團隊利用全球生態系動態調查(GEDI)的光學雷達測繪數據繪製玉米種植地圖，作物區別準確率超過 83%，本技術可應用於估算玉米產量趨勢及糧食安全問題相關研究。

示意圖

美國國家航空暨太空總署(NASA)全球生態系動態調查(GEDI) 使用安裝在國際太空站的光學雷達(lidar)測量來建立地球表面的3D 輪廓，其主要任務是測量樹冠層高度和森林垂直結構，可用於森林相關環境措施的參考資訊，及估算森林和紅樹林中儲存的碳量。由NASA Harvest計畫支持的新研究顯示，這些數據還可用於繪製不同類型作物的種植區域。繪製作物種植地圖對於估算世界主要作物的產量相當重要，但從太空中很難判斷作物類型，因為許多作物在測繪影像有限的垂直解析度中難以區分。
美國史丹佛大學的研究人員提出了使用GEDI數據來區分農場種植的不同類型作物的想法，團隊選擇從玉米開始進行實驗，由於完全成熟的玉米莖平均高度比其他作物高約一公尺，這一差異可以在 GEDI 中檢測到，使其易於與其他較矮的作物區分。研究團隊將來自 GEDI 的光學雷達數據與來自歐洲太空總署 Sentinel-2 衛星的光學影像結合。並在美國愛荷華州、中國吉林省和法國大東部(Grand Est)地區繪製玉米地圖以驗證觀察結果。
結果顯示，他們的演算法正確地將玉米與其他作物區分開來，各地區的準確率在不同月份有些許差異（中國 9 月為 88%，法國 7 月為 85%，美國 8 月為 91%），8月則為表現最佳的月份，量測整體準確率皆超過 83%。僅使用Sentinel-2 數據的模型的總體平均準確度為 64%。未來，研究團隊的目標是繪製世界各地的玉米生產地圖，以了解每年玉米的收成趨勢，並了解主要玉米產區可能的糧食安全問題。【延伸閱讀】- NASA Harvest 探索新的土壤水分監測方法

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