東北地理所在秸稈覆蓋度遙感估算研究中取得進(jìn)展
覆蓋到地表的秸稈可以有效減少土壤侵蝕，增加土壤有機(jī)質(zhì)含量和微生物數(shù)量，增強(qiáng)土壤的保水能力，改善土壤結(jié)構(gòu)與理化性質(zhì)，進(jìn)而提高土壤質(zhì)量，增加農(nóng)作物的產(chǎn)量。同時與傳統(tǒng)焚燒方式相比，秸稈還田可以有效地減少空氣污染和有害氣體排放。秸稈覆蓋度是指單位面積內(nèi)田間秸稈垂直投影面積與地表總面積之比，其值在0-1之間。美國環(huán)保技術(shù)中心（CTIC）將秸稈覆蓋度不小于30%的工作方式定義為保護(hù)性耕作。秸稈覆蓋度的估算是保護(hù)性耕作管理和規(guī)劃的重要組成部分。區(qū)域秸稈覆蓋度監(jiān)測結(jié)果可以用于保護(hù)性耕作實施的進(jìn)程的宏觀監(jiān)測，提高政府監(jiān)管的效率，更可以用于秸稈還田補(bǔ)貼政策的制定和實施、農(nóng)田秸稈資源監(jiān)測等。
遙感技術(shù)可以大范圍、快速、動態(tài)、客觀地獲得秸稈覆蓋信息，有效彌補(bǔ)地面監(jiān)測空間不連續(xù)和以點帶面的不足。但是由于受到土壤和綠色植被背景的干擾，僅利用耕作指數(shù)進(jìn)行秸稈覆蓋度估算時，其精度仍需進(jìn)一步提高。中國科學(xué)院東北地理所農(nóng)業(yè)遙感學(xué)科組研究人員以歐空局Sentinel-2遙感數(shù)據(jù)和地面實測秸稈覆蓋度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，綜合利用耕作指數(shù)和影像紋理特征，基于偏最小二乘回歸方法，構(gòu)建區(qū)域秸稈覆蓋度模型。該模型有效地提高了模型的估算精度，為區(qū)域尺度的玉米秸稈覆蓋度估算提供了一種便捷有效的新方法，實現(xiàn)區(qū)域秸稈覆蓋度遙感制圖，以期為地方保護(hù)性耕作的推廣與農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策制定提供參考。
研究發(fā)現(xiàn)，1）NDTI、STI、SRNDI和NDI7與玉米秸稈覆蓋度相關(guān)性更高，R2均在0.7以上；2）而在八個影像紋理特征參數(shù)中band8mean和玉米秸稈覆蓋度相關(guān)性最高，R2在0.5以上；3）基于組合方法的估算精度最高，7種耕作指數(shù)和16種紋理特征的組合模型精度R2達(dá)到了0.783；4）不同紋理特征組合方法對于模型估算的精度影響較大，在部分組合的情況下，紋理特征的加入反而會稍微降低模型的精度
圖1松嫩平原玉米秸稈覆蓋空間分布
圖2保護(hù)性耕作農(nóng)田空間分布
相關(guān)論文發(fā)表在國際期刊Soil & Tillage Research上，中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所聯(lián)培碩士研究生項小云為第一作者，杜嘉高級工程師為通訊作者共同完成。此項研究工作得到國家重點研發(fā)計劃項目（2021YFD1500103），中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項課題（XDA28080500）和國家基礎(chǔ)調(diào)查專項課題（2018FY100300）的資助。
文章信息：
Xiang, X., Du, J.*, Jacinthe, P. A., Zhao, B., Zhou, H., Liu, H., Song, K. Integration of Tillage Indices and Textural Features of Sentinel-2A Multispectral Images for Maize Residue Cover estimation. Soil & Tillage Research, 2022, 221, 105405.
鏈接：https://doi.org/10.1016/j.still.2022.105405.
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吉公網(wǎng)安備22017302000214號
