构建现代生态循环农业模式,支撑盐碱地农业高质量发展

科技创新是推进农业农村现代化的根本动力。党的二十大报告提出,加快建设农业强国,强化农业科技和装备支撑。党的十八大以来,农业科技发展受到高度重视,习近平总书记在吉林考察时强调,“农业现代化,关键是农业科技现代化。”“要加强农业与科技融合,加强农业科技创新,科研人员要把论文写在大地上,让农民用最好的技术种出最好的粮食。”加快实现高水平农业科技自立自强。

基于Sentinel-1数据时序特征的热带地区水稻种植结构提取方法

由于热带地区的雨季时间较长,云覆盖严重,基于光学影像难以准确提取区域内的水稻种植模式。该文以泰国湄南河流域中部平原水稻种植区为例,基于Sentinel-1SAR时间序列数据,提出一种融合时序统计参数与时序曲线相似性特征的热带地区水稻种植结构提取方法。首先利用年内所有可获取的Sentinel-1SAR数据,分别基于像元和基于对象构建后向散射系数时间序列曲线,提取时序特征参数;利用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法,计算后向散射系数时序曲线与地物标准曲线间的隶属度;将时序特征参数、时序曲线隶属度相结合,利用随机森林模型进行机器学习监督分类,提取研究区的水稻种植信息并评价分类精度。结果表明,基于Sentinel-1SAR时序特征融合的算法可以较好地提高水稻种植结构分类精度。其中,基于对象的分类算法的单季稻提取用户精度为81.46%,生产者精度为82.00%;双季稻用户精度为88.0%,生产者精度为84.08%,均优于基于像元的分类算法。研究结果可为多云多雨的热带地区水稻种植信息提取提供一种新的思路。

基于无人机遥感的滨海盐碱地土壤空间异质性分析与作物光谱指数响应胁迫诊断

在已集中连片改造为农田的盐碱地上,开展无人机遥感作物土壤空间异质性分析与光谱指数响应胁迫诊断对于提升盐碱地利用效率、创造更多经济效益与生态价值具有重要意义。本研究以山东省东营市黄河三角洲典型滨海盐碱地集中连片旱作农田的主要作物——高粱和玉米为研究对象,利用固定翼无人机获取400 hm2滨海盐碱地多光谱遥感数据,并结合地面195个采样点的3个土层(0~10 cm、10~20 cm、20~40 cm)的土壤属性数据,对该研究区域内作物生长的土壤环境因子进行空间异质性分析与光谱指数响应胁迫诊断。基于土壤属性数据,利用反距离加权插值法,绘制该研究区域内土壤盐分、pH、有机质、全氮和速效氮共5个指标含量的水平与垂直空间分布图。插值结果显示,5种土壤属性指标存在显著水平和垂直空间异质性。基于随机森林模型,采用递归特征消除法,结合土壤指标对光谱指数的重要性值,探讨影响作物生长的主要土壤环境胁迫因子。结果表明,5种土壤属性因子均会对玉米和高粱生长造成影响,但主要胁迫因子分别为土壤速效氮含量(10~20cm)和3个土层的盐分含量。本研究为大面积农情胁迫监测提供了一项有效的地面与航空协同监测方案,为盐碱地旱作农田管理与决策提供了理论依据和技术支持。