1995-2015年亚洲主要国家多种植制度水稻4km单产栅格数据集

针对大范围高时空分辨率水稻单产数据集缺失的现状，基于亚洲水稻年分布图，提出了一种基于机器学习的精细化格网水稻产量估算方法，利用多源数据生成了 1995–2015年亚洲主要国家多种植制度水稻4km单产栅格数据集（AsiaRiceYield4km）。数据集在单季稻、双季稻和三季稻单产估算中取得了良好的精度，其决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）分别为0.88，0.91，0.93和920 kg/ha，554kg/ha，588kg/ha。本数据集填补了当前亚洲区域水稻单产数据的空白，可以更好地支持农业系统监测，促进全球农业可持续发展相关研究。数据格式为GeoTIFF，单位为千克/公顷（kg/ha）。

Aiming at the current shortage of high spatiotemporal resolution rice yield datasets at large scale, this study proposes a machine learning-based fine-grained grid rice yield estimation method based on the Asia Annual Rice Distribution Map. Using multi-source data, we generated a 4 km resolution grid rice yield dataset (AsiaRiceYield4km) for major Asian countries with multiple cropping systems from 1995 to 2015. The dataset achieved excellent accuracy in yield estimation for single-season, double-season and triple-season rice, with coefficient of determination (R²) values of 0.88, 0.91 and 0.93, and root mean square error (RMSE) values of 920 kg/ha, 554 kg/ha and 588 kg/ha, respectively. This dataset fills the current gap in rice yield data for the Asian region, which can better support agricultural system monitoring and promote research related to global agricultural sustainable development. The data format is GeoTIFF, with the unit of kilogram per hectare (kg/ha).

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是1995-2015年亚洲主要国家多种植制度水稻4km单产栅格数据集，采用基于机器学习的精细化格网估算方法生成，填补了亚洲区域水稻单产数据的空白。数据集覆盖单季稻、双季稻和三季稻等多种植制度，具有较高的估算精度（R2为0.88-0.93），数据格式为GeoTIFF，单位为千克/公顷，可用于支持农业系统监测和全球农业可持续发展研究。