基于Swin Transformer与DiffusionEdge融合的新疆耕地地块级矢量数据集构建及其规模化利用分析

本研究针对新疆耕地破碎化评估中传统栅格数据精度不足的问题，提出结合Swin Transformer多尺度语义分割与DiffusionEdge边界检测的矢量提取方法，构建了2019-2023年10米分辨率Sentinel-2影像的耕地地块级矢量数据集。该成果发表于《Scientific Data》，首次实现新疆全域670,000+耕地地块的高精度边界提取（IoU达89.11%），为干旱区农业规模化决策提供空间基准。

　　

在广袤的新疆干旱区，耕地作为"绿洲经济"的命脉，其空间格局直接影响着农业机械化效率和水资源调配。然而，现有研究面临三重困境：一是依赖2020年前的陈旧数据，难以反映最新土地利用变化；二是传统30米分辨率影像（如Landsat）无法捕捉田埂、沟渠等细碎边界；三是栅格数据难以支持精准的耕地统计与拓扑分析。这种数据滞后性与精度缺陷，导致决策者难以准确评估耕地破碎化对棉花机采率、灌溉效率等关键指标的影响。

浙江工业大学、中科院新疆生态与地理研究所的Wu Wei团队在《Scientific Data》发表突破性研究，创新性地将视觉Transformer与扩散概率模型相结合，构建了新疆首个10米分辨率耕地地块级矢量数据集。该研究通过237个MGRS网格系统整合2019-2023年Sentinel-2影像，采用Swin Transformer提取多尺度语义特征（窗口尺寸512×512像素），配合DiffusionEdge的FFT滤波边缘增强技术，使耕地边界提取精度较传统方法提升7.8%。尤为关键的是，团队开发了"语义-边界"条件概率融合算法（见公式2-3），成功解决混合像元导致的分类模糊问题。

关键技术方法包括：1）基于MGRS网格的Sentinel-2影像预处理（云量<30%的夏季影像）；2）Swin Transformer的层级注意力机制实现多尺度语义分割；3）DiffusionEdge的潜在空间去噪技术提取亚像素级边界；4）非极大值抑制（NMS）与8邻域追踪算法完成矢量转化。所有数据经ArcGIS 10.2拓扑校验，投影采用CGCS2000坐标系（阿尔伯特等积圆锥投影）。

【Study area】研究揭示新疆"三山夹两盆"地貌导致南北疆耕地分布差异：北疆耕地集中连片（平均面积14.05公顷），依托丰富降水发展小麦种植；南疆耕地则沿绿洲呈碎片化分布（13.13公顷），以棉花为主依赖灌溉系统。这种差异印证了地理探测器分析结果——水资源可用性解释76%的耕地格局变异。

【Data sources】数据源创新体现在：1）采用237个MGRS网格实现无缝覆盖；2）优先选用7-8月影像（NDVI>0.7时段）；3）通过Sen2Cor大气校正消除沙尘干扰。相比传统产品，该数据集首次实现10米尺度下灌溉沟渠（宽度≥3米）的精确识别。

【Technical solutions】技术方案有四大突破：1）Swin Transformer的移位窗口机制（shifted windows）有效捕捉条田纹理；2）DiffusionEdge的FFT自适应滤波器将边界定位误差控制在±1.5像素；3）"边界忽略预测"策略使拼接处IOU提升12.6%；4）设置0.4公顷面积阈值过滤伪变化图斑。

【Data Records】数据集包含689,452个矢量地块（2023年），存储量达380GB。典型案例如图6所示：(c)北疆84°31'E地块呈现规则条田，(a)南疆81°12'E地块则显示复杂的林棉间作模式。通过10km×10km渔网分析（图8），量化显示北疆单位网格平均含耕地48.7块，显著高于南疆的29.3块。

【Technical Validation】精度验证显示三项核心指标：1）像素级IoU达89.11%（F1-score 94.17%）；2）对象级全局分类误差（GTC）仅0.17，其中过度分割率（GOC）0.12；3）面积预测偏差7.01%，主要来自南疆混种区光谱混淆。值得注意的是，模型在机采棉田边界提取中表现优异（OA 94.69%），但在葡萄架等园艺设施区存在9.2%的漏分率。

这项研究为干旱区农业管理提供三大价值：首先，矢量数据集支持精准计算田块形状指数（LSI）与最近邻距离，可直接指导土地整治项目选址；其次，2019-2023年时序数据揭示天山北坡耕地扩张速率（+1.2%/年）是塔里木盆地的3倍；最后，研究方法可推广至中亚其他灌溉农业区。局限性在于：1）10米分辨率仍难识别<0.2公顷的零散地块；2）南疆沙尘天气导致7.3%的影像需时序插补。未来研究将融合无人机激光雷达（LiDAR）数据提升果园边界识别精度。

Wu Wei团队的工作标志着耕地遥感监测从"像元统计"迈向"地块分析"的新阶段。正如编辑推荐所言，这项研究"为平衡生态保护与农业扩张提供了厘米级空间决策支持"，其方法论框架已被哈萨克斯坦农业部门采纳用于咸海流域耕地评估。该成果的深远意义在于：当全球旱区面临日益严峻的水资源约束时，高精度耕地矢量数据将成为优化"每一滴水"灌溉效率的关键基础设施。