融媒中心讯/近日，外交部正式发布了《地球大数据支撑可持续发展目标报告（2024）》（以下简称SDG报告），该报告在第79届联合国大会未来峰会期间向与会各国代表发放，并在联合国网站正式发布(https://sdgs.un.org)。福州大学数字中国研究院邱炳文研究员项目组的研究案例“全球茶园空间分布数据集”，成功入选为《地球大数据支撑可持续发展目标报告(2024)》案例报告（第13-15页，见下图），作为该报告SDG2部分的成果亮点（第10页），服务于联合国可持续发展目标SDG2零饥饿行动，旨在提高农业生产力（SDG 2.3），为服务可持续发展目标与实现2030可持续发展议程贡献中国智慧、中国方案。

我国作为茶叶的故乡，茶产业发展历史悠久、在支撑“一带一路”建设和乡村振兴等国家战略中占有重要地位。茶树作为小宗农作物，其分布稀疏零散，和低矮灌木、果园等光谱混淆严重，给大尺度茶园制图带来很大挑战。为了应对这些挑战，项目组从茶园独特的经营管理措施出发，构建了大尺度茶园自动制图框架。通过探索茶园成垄种植以及年内经历多次萌芽采摘等引起的光学和雷达响应特征，分别结合雷达时序数据纹理的时序变异性以及单位叶面积酚类化合物丰度等方面设计茶园制图指数，可用于大尺度茶园自动制图。项目组基于所设计的大尺度茶园自动制图模型，研发构建了全球主要产茶国2022年茶园分布数据集，并首次实现了重要农林经济作物茶园典型国家空间分布制图，揭示了亚非部分粮食安全风险区域存在茶园与粮争地现象。

针对作物响应机理不明晰以及制图精度严重依赖训练样本数据等问题，该研究团队通过全面系统探索作物多维度属性和协同识别机理，引导建立大尺度作物自动识别框架，用少量标志性特征精准表征作物类型，创建了无监督样本情况下高精度大尺度作物自动识别技术，涵盖水稻、小麦、玉米、大豆、土豆、高粱、花生、烟叶、茶叶等多种作物类型，有助于大幅提升大尺度农作物时空分布数据产品的内涵与质量，为我国乃至全球粮食安全战略提供技术方法与数据支撑。

案例报告

SDG报告或相关论文成果链接：

https://sdgs.un.org/events/big-earth-data-strengthening-potential-digital-technologies-sdgs-post-covid-world-52849

http://www.cbas.ac.cn/yjcg/yjbg/

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0034425724000270