周霞团队发布的CropLayer农田数据产物，正在多个空间标准上均展示出了较高的靠得住性。正在像素层，其分类精度高达88。73%，表白该产物可以或许精准的识别农田；正在格网层，语义准确率达到96。5%，反映出其正在空间单位中较好的连结农田外形；正在区域层，针对全国32个省份的评估成果显示，有30个省份的农田面积取统计数据的误差节制正在±10%以内，这一成就显著优于其他8套现有的农田数据产物！
论文第一做者、广东省科学院广州地舆研究所副研究员姜浩引见，高精度的农田分布消息对于保障国度粮食平安、实现地盘资本的科学办理具有至关主要的根本性感化。当前，我国正在农业范畴反面临着保障粮食产量不变增加、而精准控制农田的分布环境，制定科学决策的环节根据。然而，现有的公开农田数据正在面积精确性取鸿沟精细度方面存正在不脚，难以满脚日益增加的精细化农业办理和研究需求。
该研究，不只正在学术范畴取得了主要进展，更为我国农业现代化成长供给了主要的手艺支持，无望正在保障国度粮食平安、鞭策农业高质量成长等方面阐扬主要感化。
近日，广东省科学院广州地舆研究所研究员周霞团队立异性地提出一种基于Mapbox取Google高分辩率遥感影像的三步制图方式，并成功发布2020年全国2米分辩率农田分布数据产物——CropLayer。团队还正在多个空间标准对这一方式的表示和数据质量进行了系统评估。相关颁发于《地球系统科学数据》。
