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agricultural production is critical for the world's agricultural 
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agricultural production is critical for the world's agricultural 
            
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monitoring and food security. We present datasets of cropland extent 
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monitoring and food security. We present datasets of cropland extent 
            
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and agricultural production in a two-paper series of a cultivated 
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and agricultural production in a two-paper series of a cultivated 
            
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planet in 2010. In the first part, we propose a new Self-adapting 
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planet in 2010. In the first part, we propose a new Self-adapting 
            
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Statistics Allocation Model (SASAM) to develop the global map of 
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Statistics Allocation Model (SASAM) to develop the global map of 
            
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cropland distribution. SASAM is based on the fusion of multiple 
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cropland distribution. SASAM is based on the fusion of multiple 
            
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existing cropland maps and multilevel statistics of the cropland area, 
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datasets. Secondly, statistics are allocated adaptively to the pixels 
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with higher agreement scores until the cumulative cropland area is 
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close to the statistics. The multilevel allocation results are then 
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integrated to obtain the extent of cropland. We applied SASAM to 
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produce a global cropland synergy map with a 500 m spatial resolution 
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for circa 2010. The accuracy assessments show that the synergy map has 
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higher accuracy than the input datasets and better consistency with 
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the cropland statistics. The synergy cropland map is available via an 
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open-data repository (https://doi.org/10.7910/DVN/ZWSFAA; Lu et al., 
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2020). This new cropland map has been used as an essential input to 
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2020). This new cropland map has been used as an essential input to 
            
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the Spatial Production Allocation Model (SPAM) for producing the 
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the Spatial Production Allocation Model (SPAM) for producing the 
            
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global dataset of agricultural production for circa 2010, which is 
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