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为解决全球作物种植模式（CP）数据缺乏、大尺度自动绘制困难等问题，来自多单位的研究人员开展了小麦种植模式自动制图研究。他们生成了中国 10 米分辨率小麦种植模式图（ChinaCP-Wheat10m），其精度高且与普查数据吻合好，为相关研究开辟了新方向。
小麦作为世界上种植面积最大的谷物作物，通过轮作系统对农业集约化发展贡献显著。描述作物轮作的种植模式（CP）的最新信息，对可持续农业系统的发展至关重要。然而，多数国家缺乏可用的 CP 数据，也没有高分辨率的 CP 地图，这限制了我们对地理针对性作物轮作的认识，不利于可持续管理。由于缺乏地面真实数据集、作物轮作系统复杂以及现有算法适用性有限，大规模自动绘制 CP 地图颇具挑战。
本研究有三个目标：一是提出小麦种植模式自动绘制方法；二是通过在中国的应用评估其能力；三是探究中国小麦轮作系统的分布模式。研究引入了一种新框架，基于多源图像耦合模式和季节间变化提出 CP 指数，从而实现农业自动制图。通过融合哨兵 - 1 合成孔径雷达（Sentinel-1 SAR，S1）和哨兵 - 2 多光谱成像仪（Sentinel-2 MSI，S2）数据，开发出一种强大的算法（WPSS），绘制出中国首张 10 米分辨率的小麦种植模式（ChinaCP-Wheat10m）分布图。
ChinaCP-Wheat10m 地图显示，小麦主要分布在长江以北、太行山以东地区，淮河将冬小麦 - 水稻或旱作作物的种植区分开，呈现出独特的空间格局。2020 年中国小麦播种面积达 206,919 平方公里，全国 90% 以上的小麦种植采用复种方式。超过一半（51.39%）的小麦种植通过与玉米轮作实现集约化生产，其次是水稻（21.12%）和其他旱作作物（18.90%）。单作春小麦（6.86%）和冬小麦（1.73%）的比例较小。通过 17,627 个广泛分布的参考点验证了 WPSS 的可靠性，总体精度达到 92.57%，并且与农业普查数据高度吻合（R2 = 0.96）。
