作物面積抽樣研究方向及重點(diǎn)范文

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我國是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國，糧食作物產(chǎn)量的豐欠歷來受到社會、政府部門的重視。糧食作物的播種面積、產(chǎn)量等信息更是國家制定糧食政策和經(jīng)濟(jì)計劃的重要依據(jù)［1-3］。及時了解、掌握主要農(nóng)作物的種植面積，對于準(zhǔn)確估計和預(yù)測農(nóng)作物產(chǎn)量［4-9］，加強(qiáng)作物生產(chǎn)管理，確保我國糧食安全具有重要的意義［10-14］。長期以來，我國耕地和農(nóng)作物播種面積等重要農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，主要采用村級起報、逐級匯總上報的全面統(tǒng)計方法［15-16］。在全國范圍內(nèi)開展全面調(diào)查方式統(tǒng)計作物播種面積，存在調(diào)查工作量龐大、財力和物力耗費(fèi)高及調(diào)查周期長等諸多缺陷。隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，政府決策部門、社會公眾對農(nóng)作物統(tǒng)計數(shù)據(jù)的需求越來越高，全面調(diào)查方法已無法適應(yīng)當(dāng)前市場經(jīng)濟(jì)條件下農(nóng)村新形勢發(fā)展和反映農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整變化的需要。抽樣技術(shù)作為一種非全面統(tǒng)計調(diào)查技術(shù)，因具有節(jié)省調(diào)查費(fèi)用、縮短調(diào)查周期及改善調(diào)查數(shù)據(jù)質(zhì)量等優(yōu)點(diǎn)而得以在農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)調(diào)查中廣泛應(yīng)用。以往我國農(nóng)作物面積抽樣調(diào)查采用省抽縣、縣抽鄉(xiāng)、鄉(xiāng)抽村、村抽農(nóng)戶的傳統(tǒng)多級目錄抽樣方式［15］。受自身技術(shù)體系所限，目錄抽樣調(diào)查集中表現(xiàn)的問題為，抽樣框更新速度慢、誤差大，調(diào)查過程中對空間信息利用不夠以及調(diào)查結(jié)果空間化表達(dá)較差等。隨著“3S”技術(shù)(遙感技術(shù)、地理信息技術(shù)和全球定位技術(shù))的發(fā)展與應(yīng)用，世界上的發(fā)達(dá)國家，如美國和歐盟紛紛采用“3S”技術(shù)與傳統(tǒng)抽樣技術(shù)相結(jié)合的空間對地抽樣方法(簡稱空間抽樣)進(jìn)了主要農(nóng)作物面積監(jiān)測與估計，有效地解決了目錄抽樣過程中存在的問題。

1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.1作物面積空間抽樣方法研究方面

早在1974～1986年，美國開展的“大面積農(nóng)作物估產(chǎn)試驗”(LACIE)和“農(nóng)業(yè)和資源的空間遙感調(diào)查”(AGRISTARS)就采用面積抽樣框(AreaSamplingFrame)方法進(jìn)行作物面積抽樣估算。兩計劃針對不同級別區(qū)域采用不同的抽樣布點(diǎn)方式。在有國家級詳細(xì)歷史數(shù)據(jù)的地區(qū)(如州)采用二階隨機(jī)分層抽樣布點(diǎn);在低于州一級的國家地理區(qū)域采用標(biāo)準(zhǔn)分層抽樣布點(diǎn)［10］。FAO在其刊印的統(tǒng)計發(fā)展叢書中對3種常用農(nóng)業(yè)調(diào)查方法(目錄框、面積框和多樣框抽樣調(diào)查)的抽樣設(shè)計、精度評價及適用范圍進(jìn)行了詳盡介紹［17-18］。為了估算希臘全國的各種作物種植面積，Tsiligirides［19］參考?xì)W盟MARS計劃中設(shè)計的作物面積抽樣調(diào)查方案，首先將希臘全國以省為單位分成9個省區(qū)，對于每個省采用14km×14km的網(wǎng)格(block)進(jìn)行剖分，形成抽樣框，每個網(wǎng)格再剖分成700m×700m更小網(wǎng)格(segment)。在省級單位基礎(chǔ)上，基于1∶10萬地形圖，根據(jù)區(qū)域作物分布特點(diǎn)(山區(qū)，有作物丘陵區(qū)、平原區(qū)、盆地區(qū)等)分成7層(后改進(jìn)為6層)，將網(wǎng)格圖與分區(qū)圖進(jìn)行疊加，針對不同層設(shè)計不同抽樣比(山區(qū)0.3%，平原區(qū)2.5%)進(jìn)行抽樣(抽切塊)，采用簡單隨機(jī)抽樣布點(diǎn)，每年5～6月通過1∶5萬地形圖確定抽中樣本空間位置，通過1∶5000的航片或地面調(diào)查統(tǒng)計樣本內(nèi)作物面積。Gallego［20］總結(jié)了MARS計劃在全歐盟范圍內(nèi)開展作物面積抽樣調(diào)查研究時采取的兩個主要行動:區(qū)域作物面積總量監(jiān)測和歐盟地區(qū)作物面積年際變化監(jiān)測。在區(qū)域作物面積總量監(jiān)測部分，MARS計劃采用面積框進(jìn)行地面調(diào)查，具體實施程序為:(1)于1988年首先在歐盟地區(qū)選取5個面積約為20km2的調(diào)查區(qū)(此后逐漸增加)，依據(jù)高分辨率遙感圖像將其劃分為面積為25～200hm2(視田塊大小而定)的切塊;(2)利用遙感圖像對試驗區(qū)農(nóng)業(yè)利用程度進(jìn)行分層，共分5層。(3)在每層內(nèi)采用系統(tǒng)抽樣方法抽取切塊，利用遙感圖像統(tǒng)計抽中切塊內(nèi)作物面積。(4)基于分層抽樣方法提供的外推總體公式估計調(diào)查區(qū)作物面積。該抽樣方法自1988年推行以來一直處于不斷完善中。Delinc［21］等介紹了自2001年開始，在歐盟15個成員國推行的土地利用/覆蓋面積框統(tǒng)計調(diào)查(LU-CAS)項目中采用的抽樣調(diào)查方案。LUCAS計劃以簡單隨機(jī)抽樣作為抽樣效率評價標(biāo)準(zhǔn)，通過對比分層和兩階段系統(tǒng)抽樣方法的效率，最終選定兩階段系統(tǒng)抽樣方法(該法抽樣效率為1.7，而分層抽樣為1.5)。該法實際上是一個點(diǎn)抽樣方法，首先基于遙感影像將歐盟地區(qū)劃分成18km×18km的正方形網(wǎng)格，然后在每個網(wǎng)格點(diǎn)處按系統(tǒng)等距抽樣法抽取PSUs，整個歐盟范圍內(nèi)共計抽取10個PSUs，PSUs形狀為矩形，面積90hm2。最后，在每個抽中的PSUs內(nèi)按2×5個的設(shè)計形式布置觀測點(diǎn)，共計100個觀測點(diǎn)。對所有觀測點(diǎn)采取全面調(diào)查形式獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。Dennis［22］等報道了美國國家統(tǒng)計科學(xué)研究所的環(huán)境評估與修復(fù)報告中采用的抽樣設(shè)計方案。該方案主要采用分層兩階段面積抽樣技術(shù)，首先針對每個鎮(zhèn)區(qū)選擇3218.688m×9656.064m的調(diào)查區(qū)域，然后將該區(qū)域劃分為804.672m×804.672m的初級抽樣單位(PSUs)，全國范圍內(nèi)總計30萬個PSUs。根據(jù)土地利用類型對PSUs進(jìn)行分層及確定每層抽樣比，一般每層抽取兩個PSUs，然后在每個PSUs抽取3個觀測點(diǎn)，3個測點(diǎn)并非完全獨(dú)立，其中第一個點(diǎn)隨機(jī)選取，剩余兩點(diǎn)分別位于該點(diǎn)兩側(cè)。該法至今仍被沿用。Pradhan［23］基于GIS、遙感和面積框抽樣方法，開發(fā)了一套地理信息系統(tǒng)用于伊朗哈馬丹省的作物面積抽樣調(diào)查。該系統(tǒng)抽樣部分的具體實施步驟如下:(1)首先將研究區(qū)域劃分為多個尺寸為10km×10km的方格，然后將每個方格再細(xì)分為尺寸為1km×1km的正方形切塊;每個方格內(nèi)共計100個切塊。(2)基于研究區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)利用密集度對其分層，具體分為4層:高密度利用區(qū)(灌溉農(nóng)業(yè)區(qū));中等密集區(qū)(雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū));低密集區(qū)(混合農(nóng)業(yè)區(qū));極低農(nóng)業(yè)區(qū)(牧場)。(3)抽取可能切塊。對已劃分好的切塊采用系統(tǒng)等距抽樣抽取可能切塊(抽樣距離3km)，并對抽中切塊進(jìn)行編號。(4)抽取最終切塊。在已抽中的可能切塊中，根據(jù)不同農(nóng)業(yè)密集區(qū)預(yù)先確定的抽樣比，利用簡單隨機(jī)抽樣確定最終抽取切塊。(5)利用航拍照片統(tǒng)計最終切塊內(nèi)作物面積，根據(jù)分層抽樣方法中給出的外推公式估計總體均值、方差及變異系數(shù)。將該抽樣方法得到的估算結(jié)果與伊朗農(nóng)業(yè)部提供的實測數(shù)據(jù)對比表明，該法抽樣精度可達(dá)99.8%。國內(nèi)作物面積抽樣研究主要集中在傳統(tǒng)抽樣方法應(yīng)用方面(如簡單隨機(jī)、分層、系統(tǒng)、整群及多階段抽樣)［10-13，24-28］。如周華茂［26］以成都平原為研究區(qū)，應(yīng)用遙感技術(shù)，根據(jù)作物生長環(huán)境進(jìn)行分層，對樣方大小、抽樣率、抽樣數(shù)、樣方位置及布點(diǎn)方式等抽樣技術(shù)要素進(jìn)行了研究，建立了一套適合我國南方水稻播面的抽樣調(diào)查體系，但該方法對于樣方大小、抽樣率的制定主要參考以往研究成果經(jīng)驗確定，另外，樣方的空間位置的布設(shè)主要通過系統(tǒng)抽樣的布設(shè)方式，對樣本的空間關(guān)聯(lián)性和異質(zhì)性考慮不足。陳仲新［10］等為建立一套估計全國冬小麥面積變化的遙感監(jiān)測方法，采用分層抽樣技術(shù)，以全國各縣冬小麥種植面積統(tǒng)計數(shù)據(jù)為分層指標(biāo)，共計分6層，采用累計頻率等值平方根法確定層界，對于抽中樣本采用TM影像人工判讀小麥面積作為樣本觀測值，進(jìn)行全國冬小麥面積變化總體外推，結(jié)果表明在95%的置信度下，監(jiān)測精度可達(dá)97%以上。劉海啟［27］為及時獲取全國每年耕地總變化數(shù)，以全國各縣級單位為抽樣單元，以耕地年際變化率為估計量，采用分層抽樣技術(shù)，分層標(biāo)志為分縣耕地變化數(shù)，層界采用累計頻率等值平方根法確定，進(jìn)行了全國年際耕地總變化數(shù)抽樣估計，結(jié)果表明在85%的置信度下，抽樣精度可達(dá)85%。不足之處在于樣本的選取和布置缺乏空間屬性考慮。為準(zhǔn)確及時估計全國棉花種植面積變化情況，焦險峰［13］將全國主產(chǎn)棉區(qū)分為新疆和黃淮海、長江中下游區(qū)。對于新疆棉區(qū)，首先在對應(yīng)新疆全境的1:25萬地形圖劃分處棉花種植區(qū)，然后用標(biāo)準(zhǔn)地形圖幅剖分棉花種植區(qū)形成抽樣基礎(chǔ)單元，采用分層抽樣技術(shù)，將棉花種植統(tǒng)計數(shù)據(jù)折算到地形圖幅上，以上年棉花播種面積作為分層標(biāo)志，共計分6層，累計頻率等值平方根法確定層界，抽選樣本采用中巴衛(wèi)星圖像解譯結(jié)果得到樣本觀測值，最后外推新疆全境棉花播種面積變化，結(jié)果表明在95%的置信度下，抽樣精度可達(dá)95%。還有一些學(xué)者將多種傳統(tǒng)抽樣方法加以聯(lián)合應(yīng)用，如吳炳方和李強(qiáng)子［29］提出基于作物種植結(jié)構(gòu)區(qū)劃，采用整群抽樣和樣條采樣技術(shù)相結(jié)合的方法，估算全國農(nóng)作物種植面積。其中，利用整群抽樣估算作物總種植成數(shù)(全部作物面積占耕地面積比例);樣條采樣技術(shù)估算單種作物占全部作物面積比例，根據(jù)兩個抽樣估計得到的比例，計算得到單種作物種植面積。但該研究中存在樣本容量計算科學(xué)性不足、樣方尺寸憑經(jīng)驗確定以及未考慮樣本點(diǎn)的空間分布特性的問題。迄今為止，國內(nèi)對于空間化樣本抽選方面的研究相對較少。Wang［30］等以山東省凈耕地面積(毛耕地面積扣除墳頭、溝渠及護(hù)田臨時農(nóng)舍等細(xì)小地物后的面積)為抽樣調(diào)查目標(biāo)，利用TM遙感影像(分辨率30m)全覆蓋得到山東全省耕地毛面積。基于航片(分辨率20cm)形成抽樣單元層(規(guī)則網(wǎng)格覆蓋抽樣區(qū)域)，利用專家知識，以航片為抽樣底圖進(jìn)行分層抽樣，通過抽樣確定層內(nèi)細(xì)小地物占毛耕地面積比例，并與耕地毛面積相乘實現(xiàn)對山東全省凈耕地面積的抽樣估計。李連發(fā)［31］等在總結(jié)以往抽樣模型(抽樣方法單一且缺乏比較)的基礎(chǔ)上，結(jié)合樣本空間關(guān)聯(lián)性，提出空間抽樣優(yōu)化決策模型。該模型采用多種抽樣方案組合形式獲取成本—精度變化圖，經(jīng)回歸模擬歸一化到同一坐標(biāo)系中，通過比較各方案的樣本數(shù)—誤差變化趨勢得到抽樣優(yōu)化決策方案。陽小瓊［32］等利用“3S”技術(shù)結(jié)合傳統(tǒng)的簡單隨機(jī)、系統(tǒng)和分層抽樣技術(shù)，設(shè)計處3種作物面積空間對地抽樣方案，通過試驗研究，在綜合比較三者的抽樣精度，最小樣本量和穩(wěn)定性最終優(yōu)選出空間分層抽樣抽樣效率最優(yōu)。張錦水［14］等基于遙感與傳統(tǒng)抽樣技術(shù)相結(jié)合的設(shè)計思路，以規(guī)則網(wǎng)格為抽樣調(diào)查單元，采用分層抽樣方法對冬小麥種植面積空間抽樣效率影像因子(格網(wǎng)大小、分層層數(shù)及作物種植豐度)進(jìn)行了試驗分析。

1.2空間抽樣樣方(抽樣調(diào)查單元)尺寸設(shè)計研究方面

Houseman［33］指出，在采用分層抽樣方法進(jìn)行作物面積調(diào)查時，切塊尺寸應(yīng)該等于或小于層塊(stra-tumblock)尺寸。Allen［34］報道了美國國家統(tǒng)計局開展的“六月調(diào)查計劃”(JES)采用的切塊尺寸20～2000hm2，一般選取260hm2(即1平方英里)。González［35］指出可以對切塊尺寸與估計方差間進(jìn)行相關(guān)分析優(yōu)化切塊尺寸。Carfagna和Gallego［36］指出針對不同的研究目標(biāo)，切塊尺寸的選取也應(yīng)隨之不同。如歐盟MARS計劃中的作物面積清查與面積變化兩個不同項目中切塊的尺寸設(shè)計就應(yīng)分別設(shè)計。Cafagna和Gallgeo［36］指出通過建立切塊尺寸與。抽樣方差間的相關(guān)關(guān)系圖可用于優(yōu)化樣方尺寸。例如對于類似于歐盟MARS計劃中作物面積年際變化估計項目這樣的兩階段抽樣，在設(shè)計切塊尺寸時，同樣可以利用空間相關(guān)圖進(jìn)行。Cafagna利用空間自相關(guān)指數(shù)定量表達(dá)抽樣區(qū)調(diào)查對象空間相關(guān)性，最終實現(xiàn)切塊尺寸優(yōu)化設(shè)計。Taylor［37］等指出對于作物面積估計而言，采用面積框抽樣設(shè)計時，為確保切塊內(nèi)存在一定的空間異質(zhì)性，一般要求單個切塊內(nèi)平均包含15～30個地塊。歐盟MARS計劃一般采用25～100hm2的切塊尺寸［19-20］。Gallgeo［20］以歐盟MARS計劃中作物面積年際變化估計項目的數(shù)據(jù)為例，進(jìn)行了切塊尺寸優(yōu)化設(shè)計研究。在優(yōu)化設(shè)計站點(diǎn)內(nèi)切塊尺寸時，Gallgeo將兩階段抽樣(第一階段抽站點(diǎn)，第二階段站點(diǎn)抽切塊)中將站點(diǎn)包含的切塊視為抽樣理論中的“群”，通過建立抽樣區(qū)空間相關(guān)圖(correlogram)與群內(nèi)相關(guān)系數(shù)的數(shù)學(xué)關(guān)系，尋求對應(yīng)空間相關(guān)圖零值或接近零值時站點(diǎn)內(nèi)切塊數(shù)以此確定切塊尺寸。周華茂［24-25］采用衛(wèi)星遙感抽樣與GIS相結(jié)合的方法，利用分層抽樣技術(shù)，將四川省土地利用類型區(qū)分為7層，抽樣數(shù)為118個，樣方大小10km×10km，抽樣率2.0%，結(jié)果表明滿足土地利用現(xiàn)狀監(jiān)測的精度要求。同樣存在樣方尺寸選取及樣本容量計算缺乏科學(xué)依據(jù)的問題。

1.3樣本空間布局研究方面

Caselton和Hussian最早提出基于已有觀測站點(diǎn)處相關(guān)隨機(jī)變量最大熵值法進(jìn)行最優(yōu)測點(diǎn)更新布置。應(yīng)用kriging方差的最優(yōu)樣本布局方法的早期研究有Ripley［38］和Warrick［39］。用先驗知識估計半變異函數(shù)以便獲得更好的抽樣設(shè)計，很多學(xué)者在不同領(lǐng)域都應(yīng)用到了這一思想。Groves［40］以印度班加羅爾的調(diào)查為例，提出了在空間上螺旋排列樣本的空間抽樣方式。Kott［41］等為擬研究隨機(jī)變量的熵值提供一個上限，并基于該上限為解決最優(yōu)空間設(shè)計問題開發(fā)了一套數(shù)學(xué)算法。Buseo［42］)等采用Shannon熵值法對西班牙馬拉加地區(qū)土壤蓄水層水壓力的空間分布規(guī)律進(jìn)行了最優(yōu)抽樣設(shè)計觀測，經(jīng)與實測值比較表明效果良好。Webster［43］提出了基于多階層樣本的半變異函數(shù)估計方法。張繼光等［44］在對桂西北喀斯特洼地土壤水分空間變異結(jié)構(gòu)的研究中指出，由于取樣空間序列是結(jié)構(gòu)性與隨機(jī)性的統(tǒng)一，經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)方法雖能確定給定置信條件下的合理抽樣數(shù)目但不能決定取樣點(diǎn)的空間布局，而地統(tǒng)計學(xué)方法可以彌補(bǔ)這一不足(如其中的變程和等值線圖等)。

2國內(nèi)外作物面積空間抽樣研究存在問題

盡管國內(nèi)外學(xué)者在應(yīng)用空間抽樣方法進(jìn)行農(nóng)作物面積估計方面積累了一定的經(jīng)驗成果，但由于缺乏對作物面積空間抽樣方案的優(yōu)化設(shè)計研究(主要指空間抽樣方法的優(yōu)化選擇和抽樣基礎(chǔ)要素的優(yōu)化設(shè)計)，使得作物面積空間抽樣技術(shù)在國家尺度范圍的推廣應(yīng)用受到限制?？偨Y(jié)國內(nèi)外作物面積空間抽樣研究存在問題可以得出以下認(rèn)識:(1)作物面積空間抽樣方法研究在我國發(fā)展較快，應(yīng)用前景十分廣闊。然而國內(nèi)外關(guān)于不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)的作物種植面積空間抽樣方法的效率評價與優(yōu)化選擇方面的研究還很缺乏，研究工作滯后于應(yīng)用，急需開展相關(guān)研究。(2)國內(nèi)外在作物面積空間抽樣樣方尺寸的設(shè)計研究方面，大多根據(jù)研究區(qū)耕地地塊大小總體平均水平及破碎程度憑經(jīng)驗選定，或者參考研究區(qū)可利用的遙感影像單幅覆蓋范圍而定，缺乏對樣方尺寸的科學(xué)設(shè)計與優(yōu)化選擇。(3)國內(nèi)外在作物面積空間抽樣樣本布局研究方面，主要采用隨機(jī)或系統(tǒng)等距布點(diǎn)方式，由于缺乏對抽樣基礎(chǔ)單元間空間關(guān)聯(lián)性和變異性的定量評價，從而導(dǎo)致樣本空間布局的合理性不夠，抽樣外推總體精度不高，因此應(yīng)進(jìn)一步研究樣本空間布局合理布設(shè)的依據(jù)和準(zhǔn)則。

3研究展望

3.1加強(qiáng)不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)作物面積空間抽樣方法優(yōu)化選擇研究

我國幅員遼闊，南北方各地區(qū)耕地地塊大小、破碎程度及空間分布各異。同時，在耕地上種植的農(nóng)作物類型、種植結(jié)構(gòu)也各不相同。因此，需要引入空間分析理論，加強(qiáng)對抽樣調(diào)查區(qū)地物表面進(jìn)行定量分析。在此基礎(chǔ)上，需要構(gòu)建多種空間抽樣方法的效率評價指標(biāo)體系，包括抽樣精度、抽樣費(fèi)用、抽樣框構(gòu)建難易程度、樣本觀測值獲取的難易程度等。通過對多種空間抽樣方法的效率進(jìn)行綜合評價，完成不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)作物面積空間抽樣方法的適宜性評價，最終實現(xiàn)空間抽樣方法的優(yōu)化選擇。

3.2加強(qiáng)作物面積空間抽樣基礎(chǔ)要素優(yōu)化設(shè)計研究

空間抽樣基礎(chǔ)要素包括樣方尺寸、樣本容量及樣本空間布局。抽樣基礎(chǔ)要素設(shè)計的合理與否決定了抽樣誤差與抽樣成本的高低及樣本野外調(diào)查的難易程度，屬于作物面積空間抽樣方法設(shè)計的關(guān)鍵性問題。以往相關(guān)研究中，在樣方尺寸設(shè)計方面大多憑經(jīng)驗確定，缺乏理論依據(jù);樣本容量主要通過傳統(tǒng)抽樣理論中給出的計算公式確定，并未對抽樣基礎(chǔ)單元的空間屬性加以考慮，導(dǎo)致樣本容量偏大;在樣本空間布局方面，由于沒有考慮抽樣框內(nèi)總體單元間空間異質(zhì)性和關(guān)聯(lián)性，導(dǎo)致樣本空間布局對總體指標(biāo)的代表性不足，另外，更未對樣本空間布局進(jìn)行全局優(yōu)化，因此，需要加強(qiáng)作物面積空間抽樣基礎(chǔ)要素優(yōu)化設(shè)計研究，有效提高空間抽樣效率。

3.3加強(qiáng)作物面積空間抽樣技術(shù)的業(yè)務(wù)化應(yīng)用研究

作物面積空間抽樣技術(shù)研究最終需要納入國家農(nóng)村統(tǒng)計調(diào)查制度和農(nóng)情監(jiān)測業(yè)務(wù)體系。以往相關(guān)研究大多側(cè)重于空間抽樣方法的理論應(yīng)用與小區(qū)域的試驗研究，在全國范圍內(nèi)業(yè)務(wù)化應(yīng)用研究尚未開展。因此，需要加強(qiáng)在大區(qū)域尺度條件下的作物面積空間抽樣技術(shù)的業(yè)務(wù)化應(yīng)用研究，包括在可獲得基礎(chǔ)數(shù)據(jù)條件下的抽樣框構(gòu)建方法研究，樣本觀測值的可操作性獲取技術(shù)研究，樣本空間位置已定且數(shù)量不足情況下的作物面積總體外推及誤差估計方法研究及樣本輪換與更新技術(shù)研究。