卫星图像数据集在农业领域的应用

卫星对地观测 (EO) 领域稳步发展，据摩根士丹利估计，预计到 2040 年其价值将从目前的 29 亿美元增长至 252.73 亿美元。此类影像以及地面和空中观测的应用由来已久。与此同时，地理信息系统 (GIS)、图像处理和 PNT（定位、导航和授时）等技术的不断发展提升了影像分析的质量，为各种应用领域提供了增值数字服务。仅分析一项就为 EO 数据增加了 420 亿美元的价值。[地球观测：增长故事]

围绕地球运行的低地球物体的数量之多非常有说明意义。

低地球轨道可视化（LEOV）展示了部署用于遥感和其他应用的 19204 个物体——Leo Labs 平台截图，拍摄于 2022 年 2 月 23 日 02:04 UTC

包括中国、印度、俄罗斯和日本在内的许多国家都对地球观测进行了巨额投资，其中欧洲航天局（哥白尼计划）和美国国家航空航天局（地球观测系统数据和信息系统）等巨头占据主导地位。虽然欧空局和美国国家航空航天局提供覆盖全球的低分辨率和中分辨率图像和分析产品以供开放获取，但像Maxar Technologies和空中客车这样的公司拥有专有的商业模式，可以提供非常高分辨率的图像。最近，也有大量创新型私营企业对该领域感兴趣，他们专注于提供几乎每天都会重访的中高分辨率图像。其中包括Planet Labs、Capella Space、BlackSky、Spire和HawkEye360。

尽管该领域的大部分收入仍然来自国防和情报机构，但公共部门对太空经济的应用兴趣正在迅速增长。根据经合组织关于《太空经济促进人类、地球和繁荣》的报告，太空技术将在新冠疫情后的经济复苏中，在促进社会福祉和可持续增长方面发挥关键作用。此外，地球观测组织（GEO）和地球观测卫星委员会（CEOS）最近发布的一份报告指出，地球观测数据可用于监测17个可持续发展目标中169个具体目标和230个指标中的许多目标的进展情况。

十多年前，“未来农场”项目报告指出，农业部门受到多种外部驱动因素的强烈影响，包括但不限于气候变化、人口结构（人口增长、城镇化和土地撂荒）、能源成本、对食品质量的新要求（食品质量和安全、人口老龄化和健康问题、伦理和文化变迁）、创新驱动因素（基于知识的生物经济、研究与开发、信息与通信、教育、投资）、政策（补贴、标准化和监管、国家农村发展战略）、经济与融资（经济和金融工具、伙伴关系、合作、一体化和自愿协议）、可持续性和环境问题（生态绩效评估、可持续农业发展）、公众舆论（媒体、国际组织、政界人士）。由于这个问题的复杂性，我们需要更好地理解所涉及的所有流程，并为每个农业部门构建一个新的知识管理系统。地球观测，特别是遥感和地理信息系统数据集、工具和技术，正在成为农业部门知识管理不可或缺的一部分。

本博客评估公共部门组织如何使用卫星图像数据集及其衍生产品来获得高质量的研究成果，以支持公共部门的政策和决策。农业部门。

方法论

对 Scopus 索引出版物进行了系统的文献综述，以了解公共部门和多边组织在农业和食品用例中应用卫星图像分析的科学成果。

在 Scopus 数据库中实施基于关键词的查询，使用关键词“农业”或“食品”以及“遥感” 、“GIS”、“卫星”或“地理空间”等词语检索 2020 年的英文开放获取期刊出版物。

使用以下查询 -

ABS ( ( “农业” OR “食品” ) AND ( “遥感” OR “GIS” OR “卫星” OR “地理空间” ) ) AND ( LIMIT-TO ( OA , “全部”) ) AND ( LIMIT-TO ( PUBSTAGE , “最终”) ) AND ( LIMIT-TO ( DOCTYPE , “ar”) OR LIMIT-TO ( DOCTYPE , “cp”) ) AND ( LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2022 ) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2021 ) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2020 ) ) AND ( LIMIT-TO ( LANGUAGE , “英语”) ) AND ( LIMIT-TO ( SRCTYPE , “j”) )

返回了1,761 个结果，其中包括标题、出版年份、摘要、附属机构等信息。

从 Scopus 下载的数据集

随后，我们查阅了该出版物的撰稿人，确定了诸如粮农组织、世界银行、国际农业研究磋商组织等公共部门组织，并筛选出这些出版物进行进一步分析。最终，我们获得了159份出版物。这些项目的摘要经过人工验证，以确保与研究目标的相关性。最终，我们筛选出了73份相关出版物，并对其进行了进一步的详细审查（完整论文），以确定重复使用的案例、使用的数据集以及研究的主要趋势。

值得注意的是，本博客中概述的见解基于短时间范围内（2020 年 1 月至 2022 年 2 月）的小样本。此外，相关出版物的入围名单基于参与研究的作者所属机构。这并不意味着筛选出的样本与该领域的决策或政策制定应用无关。

以下部分总结了已确定的主要趋势和用例，其中遥感数据和 GIS 工具和技术已产生有影响力的研究成果，并可用于不同国家背景下的数据驱动和数据知情决策和政策制定。

关键观察

（1） Landsat 或 Sentinel 等卫星图像数据集并不总是直接或独立地应用于不同的用例实现。大多数出版物会使用其他研究成果的分析输出来计算新指标或推动关键决策。同样，卫星图像数据集很少单独使用，而是作为特定用例的多数据集堆栈的一部分。不是不同的用例实现中，数据总是直接或独立地使用。大多数出版物会使用其他研究成果的分析输出来计算新指标或推动关键决策。同样，卫星图像数据集很少单独使用，而是作为特定用例的多数据集堆栈的一部分。

例如，欧洲的土壤可蚀性图与数字地形模型、降雨量、NDVI和土壤等数据集结合使用，比较传统农业管理和保护性农业对土壤侵蚀和土地退化的影响。

欧盟土壤可蚀性高分辨率（500 米网格大小）地图，以 K 因子估算（来源 -欧洲土壤可蚀性：基于 LUCAS 的高分辨率数据集）

在印度的另一个用例中，研究人员分析了哨兵数据、网格化天气数据和基于移动应用程序的田间数据，生成了当前（2020年）和过去年份（2016-2019年）的水稻作物地图和作物健康指标，即归一化植被指数（NDVI）、最小二乘法（LSWI）、后向散射和作物生长相移（FAPAR）。利用从这些指标和熵值技术得出的指标，生成了一个作物生长综合指数，称为作物健康因子（CHF），取值范围为0-1。

作物健康因子地图显示了不同年份各行政单位的分布情况（来源——使用基于卫星的作物综合指数的稻米作物保险）

本研究利用通过 Landsat-8 卫星图像分类构建的土地利用-土地覆盖图、STMR 数字高程模型、从粮食及农业组织获得的土壤图以及来自 NASA 资助的全球能源资源预测的气候数据，创建了土壤和水评估工具模型来评估伊拉克的水平衡。

示意图显示了伊拉克巴德拉盆地的水平衡（来源——利用斯瓦特模型和遥感数据估算伊拉克东部巴德拉盆地的沉积物量并评估其水平衡）

当直接使用 Landsat 和 Sentinel 等公开的卫星影像数据集时，图像增强和预处理是实现大气校正、云去除、遮罩和能见度提升的关键步骤。本文对非洲马拉维 Thuma 森林保护区的土地利用变化进行了评估，并解释了 Landsat 影像的预处理方法；此外，本文还提出了一种基于光谱重建技术的 Sentinel 数据冬小麦制图新方法。

(2)通过调查和移动工具收集实地数据对于不断提高分析产品和数据集的质量以及评估机器学习或统计模型的准确性和其他评估指标至关重要。这是大多数研究工作中的关键一步，其中机器学习和人工智能技术已经应用于卫星图像的特定用例。例如，本文收集了基于移动的实地数据来增强 NDVI 等指标的计算。这些实地数据点与卫星指数相联系，用于作物分类和作物状况评估。现场数据点也用于检查分类性能。这就是为什么在发展中国家开展家庭和农场调查（例如由世界银行生活水平衡量研究——农业综合调查（LSMS-ISA）倡议支持的调查）对于获得精确的农场内部作物产量和生产率衡量标准越来越重要。

(3)卫星影像源与人工智能、时空重建、融合和地面实况数据相结合，可用于创建可用于多种用例的全球分析数据集。更长时间、高分辨率、高频率、一致性和更详细的土地覆盖数据就是这样一种数据集，它与各种用例和数据产品都息息相关。本研究生成了一份长达36年、分辨率为30米的全球土地覆盖图数据，其多个时期的年度土地覆盖图平均总体精度为一级分类80%，二级分类73%以上。

2020年不同分类系统下的全球土地覆盖图（来源——iMap World 1.0）

ESRI 还在本文中描述了在 Sentinel-2 数据上开发和部署深度学习分割模型的方法，以创建分辨率为 10 米的全球 LULC 地图，该地图可实现最先进的精度，并能够根据时间序列观测自动进行 LULC 映射。

ESRI 2020 土地覆盖图（来源 - ARCGIS 应用程序）

(4)许多出版物强调，不应将食品和农业视为一个独立的部门，而应将其与能源和水资源联系起来。瓦赫宁根大学及研究中心指出，水-食品-能源关系是一种考虑水、食品和能源之间相互作用的方法，同时兼顾这三种资源管理中产生的协同作用和权衡利弊，以及潜在的冲突领域。

在乌干达的这项研究中，研究了农业土地利用变化与水质参数营养物（如总氮 (TN) 和总磷 (TP)、硝酸盐和浊度、总悬浮固体 (TSS)、生物需氧量 (BOD) 和温度）的相关性及其对水生生态系统的影响。

华北平原灌溉农业的a水足迹、b能源足迹、c碳足迹和d水资源可持续性（来源——灌溉农业对元耦合系统中食物-能源-水-二氧化碳关系的影响）

在乌干达进行的另一项基于 GIS 的研究中，为了了解灌溉和其他能源服务的需求，研究了小规模地下水灌溉需求。

不同月份特定情景下灌溉抽水的峰值电力需求（来源 -基于GIS的小型地下水灌溉电力需求估算方法）

（5）卫星图像数据集也被用作开发用于查看和解读的工具和软件的输入。这些工具和软件有着广泛的应用，包括土地监测等。例如，Collect Earth是一款由联合国粮食及农业组织（FAO）开发的免费、用户友好且开源的土地监测软件。

收集地球工具

另一个类似的工具是利用遥感和生态系统服务模型开发的，用于在空间上考察自然界对可持续发展目标6的贡献，以及与其他关键可持续发展目标以及农业之间的权衡。该工具可在Co$tingNature平台上使用。

保护区 森林寿命“绿色地图”

用例

农业生产经营信息获取

• 作物生产力和单产是小农户农业生产和管理的基础。作物的空间分布、单产监测等是获取作物生产力和粮食安全重要信息的关键参数。许多研究提出了整合卫星图像源来计算这些参数的方法。例如，这项来自中国的研究提出了一种基于离散网格和机器学习的方法，将高分一号和哨兵二号影像整合起来进行作物分类。

通过不同的卫星数据绘制不同种植模式下的作物地图（来源——使用离散网格机器学习从多源光学卫星图像进行大规模作物地图绘制）

印度尼西亚的另一项研究使用动态时间包裹方法，根据 Sentinel-1A 图像的时间序列绘制菜田的范围和位置。

基于组合去模糊化的蔬菜地图（来源——使用Sentinel-1A图像时间序列的动态时间规整距离的模糊分类进行蔬菜地图绘制）

• 作物规划——预测作物成熟期对于改进作物收获规划和提高作物品质至关重要。一项来自中国的研究表明，一个数据同化框架将中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 的叶面积指数 (LAI) 产品纳入世界粮食研究 (WOFOST) 模型，用于预测中国河南省冬小麦的成熟期。

不同预测节点的成熟期预测结果。（来源——将遥感叶面积指数纳入作物生长模型预测冬小麦成熟期）

可持续性和气候适应力

• 数据驱动的正向偏差——正向偏差方法专注于识别和扩展正向偏差者 (PD) 所采取的策略。PD 指的是那些采用不同寻常做法的个人或社区，这些做法使他们能够在拥有相似条件和资源的情况下取得比同龄人更好的结果。尽管该方法取得了成功，但在不同地域和大量人群中推广所取得的成功仍面临诸多挑战，部分原因在于所采用的传统定性和定量方法，即访谈和调查。技术的最新发展和大数据的可用性也为 PD 方法提供了新的可能性，即可以利用大数据来填补这些时空信息空白。在本出版物《识别印度尼西亚稻米产区的潜在正向偏差 (PD)》中，我们完全使用 EO 数据开发了一种基于时间序列的独立验证方法，以确认检测到正向偏差者与其他样本之间在生产力代理指标方面的显著差异。
• 水资源管理——本研究旨在通过整合多种指标（环境、经济和社会）创建一个综合指数，评估特定区域农业水资源管理的可持续性。该综合指数可用于制定可持续性标准，并指导《2023-2027 年共同农业政策》所规定的选择。在本研究中，多准则决策分析 (MCDA) 方法简化了诸如确定特定区域可持续性程度等复杂过程，从而为国家或区域政策和社区提供支持。MCDA 与 GIS 的集成提高了支持活动的效率。本文提出了一个案例研究，评估皮亚琴察和艾米利亚中央灌溉与垦殖联盟的可持续性水平。
• 监测土壤参数——预测土壤湿度对于确定灌溉时间和灌溉量至关重要，可以避免浇水过多或过少的问题。Sentinel-1 等卫星图像来源可以通过卷积神经网络 (CNN) 等架构来预测土壤湿度。
• 预警系统——干旱预测模型利用气象数据有效地预测了未来的农业干旱。事实证明，当与植被状况指数等卫星指标相结合时，这些模型的准确性会显著提高。这些模型有助于建立预警系统，从而降低灾害风险，防止环境和社会经济损失。

2008年8月（极端干旱状况的典型年份）诊断干旱预测模型 (DDPM) 植被状况指数 (VCI) 的预测及其中期结果。（来源——用于区域误差校准的地球观测诊断干旱预测模型的开发）

另一项研究强调了利用卫星图像监测其他气象灾害（例如霜冻）的重要性。霜冻会导致葡萄质量下降和产量减少。这些早期预警系统不仅可以帮助农民采取主动措施，还可以为保险索赔提供客观的损失评估。粮农组织的另一项研究提出了下一代农业压力指数，该指数融合了来自气象业务卫星（METOP）和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的先进甚高分辨率辐射计（AVHRR）数据的时间序列，以生成1984年至今1公里空间分辨率的植被健康指数（VHI）的一致时间序列，用于农业干旱监测。

• 种植强度动态——耕地种植强度（CI）有助于了解耕地集约利用情况，这对于保障粮食安全和实现农业可持续发展至关重要。这项来自中国的研究展示了如何利用全球陆地表面卫星产品在大尺度上监测1982年至2018年的种植强度动态。

1982 年至 2018 年中国华北平原耕地面积百分比及不同种植制度的面积百分比（来源——利用 GLASS LAI 产品监测 1982 年至 2018 年华北平原种植强度动态）

获得融资和市场

• 农业金融机构为农业食品行业提供信贷和保险服务，以及相关服务，例如再保险和面向大宗商品及衍生品交易商的决策支持服务。由于缺乏标准化和最新的数据集，它们面临着挑战。例如，面积产量保险（保证受保区域获得一定比例的正常产量）等保险合同需要高度可靠、近乎实时的产量估算。卫星数据指标在弥补融资过程中的数据缺口方面发挥着关键作用。例如，本文引入了“卫星作物健康指数”作为此类保险模型中产量数据的替代方案。
• 研究还能从城市和城郊农业（UPA）的市场导向实践中发现趋势和洞见，正如肯尼亚的一篇论文所展示的那样，该论文分析了肯尼亚两个快速发展的城市——尼耶里和纳库鲁——UPA的时空动态以及市场导向型农民对社会空间环境变化的反应。另一篇来自阿根廷的研究则提出利用卫星信息计算作物邻近指数，以评估和监测城郊农业工业活动。

2019 年涅里和纳库鲁的土地利用/土地覆盖率 (LULC) 地图，以及 2010 年和 2019 年城乡连续体上五个 LULC 类别相对分布的区域统计数据（1 公里环）。（来源——变化中的连续性）

• 温室是一种重要的土地利用类型，可以有效改善农业生产条件，提高作物产量。人口不断增长，对食品和农产品的需求也随之增长，预计到2050年，其产量将增长至2010年总产量的70%至100% (Godfray et al., 2010)。在全球化背景下，许多国家，例如墨西哥，正在调整其农业方向，以出口为导向。为了实现这些目标，预计全球农业规模将逐年扩大，生产技术也将不断改进 (Tilman, Balzer, Hill, & Befort, 2011)。最常见的技术之一是设施农业 (PA)，它包括改造自然环境的基础设施，以保护作物免受外部因素的影响并促进其生长 (Jensen & Malter, 1995)。这些包括覆盖、受控环境农业、水培、温室、隧道等。基于集成学习算法和谷歌地球引擎的大型温室快速测绘出版物展示了如何从 Landsat 图像中对这种基础设施类型进行分类。

山东省是中国农业大棚空间分布最集中的省份之一（数据来源：1989年至2018年中国山东省Landsat农业大棚年度分布图）