RSE最新成果|中国农业大学冯权泷团队China-PMF-10:中国首张10 米分辨率地膜农田分布图
- 2026-03-27 20:52:54
RSE最新成果|中国农业大学冯权泷团队China-PMF-10:中国首张10 米分辨率地膜农田分布图
地膜在全球农业生产中被广泛应用，可提升土壤温度、保持土壤水分并防治病虫害。然而，地膜的大规模、长期使用引发了一系列环境问题，包括土壤微塑料累积与 “白色污染”。因此，获取可靠的地膜农田（PMFs）空间分布数据尤为重要，尤其在大尺度区域。本研究旨在制作中国首张全国尺度、10 米高分辨率的地膜农田分布图。具体而言，研究提出了一套地膜农田制图混合框架，采用视觉 Mamba-U 型网络（VM-UNet）语义分割模型，同步实现弱标签更新与全国尺度地膜农田制图。首先，利用网络爬虫收集与中国地膜农田相关的新闻与学术文献，提取地膜的时空分布信息；随后，构建全国 1° 格网体系用于数据组织，基于谷歌地球引擎和哨兵二号影像生成初始弱标签；进而在迁移学习框架下，通过主动学习策略对标签进行精化；最后，采用 VM-UNet 模型完成全国地膜农田空间分布预测。实验结果表明，China-PMF-10 数据集对地膜农田的用户精度为 85.90±1.25%，生产者精度为 78.48±5.37%。2020 年中国地膜农田总面积约为 606±42 万公顷（95% 置信区间）。此外，统计显著性检验证实，胡焕庸线是重要的空间分界线，其西侧地膜农田分布更广、地膜农田占耕地比例更高。本研究可为中国农业可持续管理与塑料污染治理提供科学依据，也为其他地区大尺度地膜农田监测提供方法参考。 
图 2.耕地、塑料大棚农田（PMF）格网与分类格网的空间分布，采用阿尔伯斯等面积投影（中央经线：105°E；标准纬线：25°N、47°N；起始纬度：0°N）。（注：橙色像元为耕地图层，数据来源于 GLC_FCS30D 耕地类别（Zhang et al., 2023）；红色格网为包含塑料大棚农田分类结果的 0.5° 格网；蓝色格网为最初用于塑料大棚农田分类的 1° 格网。） 
图 3.年度 NDVI 曲线及 Sentinel-2 覆膜期、揭膜期影像（注：NDVI 曲线中的灰色区域表示覆膜期，绿色与橙色区域表示揭膜期。）。 
图 4.作物历注：* 表示越冬期。 
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论文摘要
生成中国首张全国尺度 10 米分辨率地膜农田分布图。 China-PMF-10 数据集提供了精准可靠的全国尺度地膜农田分布图。 提出一种混合深度学习框架用于地膜农田制图。 采用由粗到精策略对地膜农田弱标签进行精化处理。
关键图表
图 1.整体技术流程。
图 5.弱标签（注：图 5.1 展示初始弱标签（图 5.1 a2、b2）与精修后弱标签（图 5.1 a3、b3）。图 5.2 展示不同区域与景观下精修后的塑料大棚农田弱标签，其中蓝色区域为塑料大棚农田，白色区域为背景。）。
图 6.模型结构。
图 7.分类细节。
图 8.基于二元信息熵得到的全国尺度空间不确定性分布图。
图 9.2020 年中国塑料大棚农田（PMF）空间分布图，地图空间分辨率为 0.1°。
图 10.2020 年塑料大棚农田面积统计图。(a) 塑料大棚农田面积；(b) 塑料大棚农田占耕地面积比例。
图 11.典型农业区作物分布与塑料大棚农田格局空间对比。
图 12.黄土高原区域 China-PMF-10 数据集与 PMF-LP 数据集空间对比。
图 13.省级尺度下 China-PMF-10 数据集塑料大棚农田面积估算值与官方统计数据的相关性。
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