近日，首套全球水产养殖池塘空间分布数据集（2020年）在国家地球系统科学数据中心发布。该套数据集填补了国内外在水产养殖池塘遥感监测分布制图领域数据缺失的空白，将为地理空间视角认知全球水产养殖相关的资源环境问题提供关键的基础数据支撑。欢迎相关研究人员下载使用。数据集由中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室王志华副研究员、张俊瑶博士和杨晓梅研究员共同研制，相关论文发表在中科院一区Top期刊《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》上。该数据集已引起国内外多个相关领域团队的关注，并支撑了国际Nature、Science刊文团队在全球土地利用/覆被变化碳损失评估中的应用。
01研究成果
在全球人口增长、粮食生产与分配不均的困境下，水产养殖成为联合国粮农组织中增长最快的一个部门。然而，当前全球水产养殖空间分布信息仍然是传统以行政边界为单元的统计数据获取，实际观测获取精细空间分布数据仍然处于空白状态，严重阻碍了地理学理论方法对日益增长的水产养殖资源环境可持续发展研究，尤其是陆域的大规模水产养殖池。
基于此，中国科学院地理科学与资源研究所杨晓梅、王志华研究团队，基于遥感大数据平台，调用2020年10米空间分辨率的全年哨兵2号多光谱卫星遥感影像，共4,015,054幅切片，研发时空谱与地学知识相结合的智能算法，实现了首幅全球尺度的规模化养殖池的空间分布制图。通过全球布设的样本点检验显示，该套数据集的准确率达83.91%，召回率达92.49%，综合指标F1-score达0.88。与已有中国、越南、印度等国家尺度的遥感监测结果相比，面积差异在10%以内。
统计结果发现：在全球尺度，包含沿海和内陆，2020年规模化养殖池塘总体面积达到553万公顷。其中，海岸带区域是规模化水产养殖池的主要分布区域，仅海岸线30km的区域就已分布了全球超75%以上的规模化水产养殖池，并且多数位于低海拔区域。 从国家尺度看，规模化养殖池面积排名前20的国家依次是中国、越南、印度尼西亚、印度、孟加拉、泰国、缅甸、厄瓜多尔、菲律宾、埃及、墨西哥、伊拉克、美国、巴西、伊朗、洪都拉斯、巴基斯坦、柬埔寨、法国、尼加拉瓜，其面积均超过了1万公顷，总面积达到536万公顷；排名前10的国家，其面积均超过了10万公顷，总体面达到503万公顷；排名前3的国家，总面积达351万公顷；仅中国养殖池面积就达217万公顷，占全球39%，超过全球的三分之一。
从区域尺度看，排名前20国家中除厄瓜多尔、墨西哥、美国、巴西、洪都拉斯、法国、尼加拉瓜外，均是海上丝路的沿岸国家，其养殖面积超500万公顷，占全球近90%，是规模化水产养殖池的绝对主体分布区域。除中国外，越南北部和南部、孟加拉南部、印度东部、印度尼西亚爪哇岛北部是全球范围内规模化养殖池的密集分布分区。南美的厄瓜多尔西部也是全球尺度的一个规模化养殖池密集分布区域。
02 数据下载链接
全球水产养殖池塘遥感监测分布数据集（2020年）：
03 引用方式
数据引用方式：
杨晓梅, 王志华. 全球水产养殖池塘遥感监测分布数据集（2020年）. 国家地球系统科学数据中心, 2024. https://doi.org/10.12041/geodata.188646477426989.ver1.db. https://cstr.escience.org.cn/CSTR:17099.11.G188646477426989.20241021.v1.
Yang, X., Wang, Z. Global distribution dataset for remote sensing monitoring of aquaculture ponds (2020). National Earth System
Science Data Center, 2024. https://doi.org/10.12041/geodata.188646477426989.ver1.db. https://cstr.escience.org.cn/CSTR:17099.11.G188646477426989.20241021.v1.
文献引用方式：
[1] Wang Zhihua, Zhang Junyao, Yang Xiaomei, et al. Global mapping of the landside clustering of aquaculture ponds
from dense time-series 10 m Sentinel-2 images on Google Earth Engine [J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2022,115.
[2] Zhang Junyao, Yang Xiaomei, Wang Zhihua, et al. Mapping of land-based aquaculture regions in Southeast Asia and
its Spatiotemporal change from 1990 to 2020 using time-series remote sensing data [J]. International Journal of Applied Earth Observation andGeoinformation, 2023, 124.
[3] Meng Yaru, Zhang Jiajun, Yang Xiaomei,et al. Spatial–Temporal Mapping and Landscape Influence of Aquaculture Ponds in the Yangtze River Economic Belt from 1985 to 2020 [J].Remote Sensing, 2023, 15(23): 5477.
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