中国科学院空天信息研究院(AIR)研究团队成功发布非洲首张高分辨率水稻分布图，其分辨率达20米。该2023年数据集已发表于《地球系统科学数据》，全面覆盖国家级水稻种植面积超5000公顷的非洲国家。

研究显示，该水稻分布图的平均分类准确率超85%，与国家统计数据相比，线性相关性(R²)大于0.9。目前，该数据集已向全球研究界开放，预计将在支持评估联合国“零饥饿”可持续发展目标2(SDG2)方面发挥重要作用。

水稻作为非洲第三大主粮作物，在保障区域粮食安全上具有战略意义。尽管非洲水稻产量仅占全球的4.7%，但需求却以每年超6%的速度增长，增速高于其他主粮作物。为满足这一需求，过去三十年，非洲国家每年平均扩大耕地面积40万公顷。2023年，非洲水稻中心推出“2030年非洲水稻研究与创新战略”，旨在加强水稻种植。

然而，非洲水稻种植面临诸多挑战。非洲大陆气候多样，种植季节各异，且雨养水稻盛行，缺乏灌溉系统常见的洪水信号，导致基于物候学的制图困难重重，这使得绘制水稻分布图变得复杂。此外，该地区现有水稻分布产品分辨率较低(小于5公里)，地形和耕作方式多变，进一步增加了测绘难度。

为应对这些挑战，研究人员创新性地开发出一种方法，将双极化合成孔径雷达(SAR)后向散射特征与机器学习算法相结合。其框架名为“基于后向散射的粗定位，随后进行多源时间序列精细分类”，能够在种植周期和雨养系统多样化的地区实现精确测绘。同时，团队还提出面向对象的特征重要性分类器，超越了传统光学技术。

这项研究有望为非洲及其他地区的粮食安全政策制定、农业研究以及可持续发展目标监测工作提供有力支持。

更多信息： Jingling Jiang 等，2023 年非洲 20 米水稻分布图，地球系统科学数据(2025 年)。