北方干旱区饲草带识别取得AI遥感技术新突破

中国科学院空天信息创新研究院公布最新研究成果，王树东研究员带领的团队在人工智能与遥感技术融合应用方面实现重大技术突破。这项具有里程碑意义的科研成果已在环境科学领域顶级期刊《水研究》正式发表，其创新价值在于首次在我国北方干旱半干旱流域成功实现公里级别最优饲草带的精准定位，为推进黄河流域综合治理和国家饲草安全战略提供了重要的技术手段。

该研究采用跨学科融合方法，创造性地将卫星遥感监测数据、生态水文耦合模型与地面精准观测数据进行系统集成。通过自主研发的多源数据融合算法，大幅降低了传统方法对地面密集采样的需求。在技术路线上，研究人员创新应用集成学习与迁移学习相结合的智能算法，成功将灌溉用水效率、植被生产力等关键农业指标的遥感反演精度稳定在90%以上。特别在区域适应性方面，团队开发的偏差动态修正技术使最优饲草带的空间识别准确率达到前所未有的85%。

相较于传统单要素评估模式，该研究开创性地提出"水资源效率-土壤碳汇-饲草产量"三维协同优化模型。这一理论框架首次将生态效益、生产效能与水资源约束纳入统一量化评估体系，并通过多维可视化技术生成直观的综合效益空间分布图。王树东研究员在成果解读中强调："决策者可以基于这套系统精准识别种植优先区，实时掌握资源投入与产出效益的平衡关系，真正做到科学决策、精准施策。"

在实际验证环节，研究团队选择黄河中游典型生态脆弱区开展实证分析。高分辨率卫星影像的对比结果显示，模型识别出的最优饲草带分布与实际高产区域呈现高度空间一致性，充分验证了该技术在复杂地貌条件下的可靠性和适应性。此项成果不仅为我国干旱区农业空间规划提供了智能决策工具，更在全球半干旱地带可持续发展领域贡献了中国智慧和技术范式。

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