华体绘hth官方网站

　　“以前浇地凭经验，现在浇地看数据。”春耕时节，天津市气象局通过融合卫星遥感土壤水分数据与农田墒情实测数据，实现了对农户灌溉的精准指导，而这一惠农场景的背后，离不开国产卫星土壤水分监测技术的跨越式突破。

　　近日，中国科学院空天信息创新研究院曾江源研究员团队在全球土壤水分监测技术领域取得重要突破。该研究不仅为全球土壤水分高分辨率制图提供了可靠新方法，也为解决其他卫星遥感产品降尺度中的异质性干扰问题提供了全新思路。所产出的数据可支持精准农业灌溉、干旱滑坡监测、气候模式改进等应用，具有重要的科学价值。

　　他们创新性地提出“地表异质性感知降尺度算法（HADA）”，显著提升了卫星土壤水分数据的分辨率与精度，成功生成了空间细节更丰富的全球0.05°分辨率土壤水分产品。该成果已发表于遥感领域国际权威期刊《IEEE地球科学与遥感汇刊》。

　　土壤水分是影响农业生产、水资源管理和旱涝灾害预警的关键环境变量。目前，全球华体绘土壤水分主要依靠被动微波卫星进行监测，但其数据空间分辨率较粗，约数十公里，难以满足区域精细化应用的需求。传统方法在提升数据分辨率时，往往忽视地表类型、土壤质地、地形与植被覆盖等复杂空间尺度差异，导致在环境多变地区估算结果误差较大。

　　针对这一难题，研究团队历经多年攻关，开发出HADA算法。该算法首次系统性地将地表异质性信息量化并融入降尺度模型，通过机器学习技术刻画不同地表条件下土壤水分的复杂关系；同时提出基于异质性权重的残差校正策略，对误差进行智能加权修正，使结果在提升分辨率的同时更具物理合理性。

　　研究团队基于SMAP卫星亮温数据与自主研发的新型微波土壤水分指数，生成了初始土壤水分产品，并采用HADA算法将其空间分辨率从原始的0.25°（约25公里）成功提升至0.05°（约5公里），数据精细度大幅提高。利用全球1260个地面实测站点进行验证表明，HADA算法在精度和动态变化捕捉能力上均优于国内外同类数据集，且空间细节表现更优，数据缺失更少，生成的全球土壤水分分布与干旱实际情况高度吻合。

　　该研究不仅为全球土壤水分高分辨率制图提供了可靠新方法，也为解决其他卫星遥感产品降尺度中的异质性干扰问题提供了全新思路。所产出的数据可支持精准农业灌溉、干旱滑坡监测、气候模式改进等应用，具有重要的科学价值。

　　作为京津冀农业重镇，天津正加速从“会种地”向“慧种田”转型。目前，天津已建成76个农田智能化监测站点，实现10个涉农区全覆盖。今年春耕期间，天津市气象部门融合新技术生成的土壤水分数据，可精确显示农田10厘米、20厘米和50厘米三个深度的墒情实况图，为津郊百万亩麦田及特色农业提供灌溉预报。在蓟州区，智慧农场驾驶舱通过一块智慧大屏实时掌控田间墒情，实现“数据当家、精准施策”；在西青区，物联网系统支撑智慧大棚实现一键春耕、精准节水。

　　“该研究为全球土壤水分高分辨率制图提供了新方法，更解决了降尺度中的异质性干扰难题。”曾江源研究员介绍，所产出的高精度数据可直接支持精准农业、干旱监测等应用。目前，天津正依托该技术与农口部门深度联动，重点指导小麦返青水灌溉和春耕春播适宜期预报，以科技“慧”就津沽丰收新画卷。