《利用卫星图像与集成学习技术预测土壤有机碳含量》

  • 编译者: 张毅
  • 发布时间:2025-11-24
  • 8月15日,印度信息技术学院利用地形特征与土壤属性,结合机器学习算法,构建了一套土壤有机碳评估系统。该研究从卫星影像中提取了4个地形变量、2个土壤遥感指数和4个气候变量,作为土壤属性的潜在预测因子;同时以“土壤健康卡”实测数据作为因变量训练模型。该系统可帮助农户精准决策施肥,提高作物产量。相关成果以“Predicting soil organic carbon with ensemble learning techniques by using satellite images for precision farming”发表在《Scientific ReportSCIENTIFIC REPORT》上。
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  • 《印度利用机器学习构建土壤有机碳评估系统》

    • 编译者:AI智能小编
    • 发布时间:2025-11-24
    • 印度信息技术学院于8月15日开发了一套利用地形特征和土壤属性结合机器学习算法的土壤有机碳评估系统。该系统通过卫星影像提取4个地形变量、2个土壤遥感指数和4个气候变量作为潜在预测因子,并以“土壤健康卡”实测数据为因变量进行模型训练。这一系统能够帮助农户做出精准的施肥决策,从而提高作物产量。相关研究成果已发表在《Scientific Reports》上,题为“利用卫星图像和集成学习技术预测土壤有机碳以实现精准农业”。
  • 《土壤有机碳:隐藏的潜力》

    • 来源专题:农业立体污染防治
    • 编译者:金慧敏
    • 发布时间:2017-03-27
    • 由粮农组织、政府间气候变化专门委员会、政府间土壤技术小组、《联合国防治荒漠化公约》科学-政策联系平台,全球土壤伙伴关系及气象组织共同主办专题研讨会发布《Soil Organic Carbon: the hidden potential》(http://www.fao.org/documents/card/en/c/ed16dbf7-b777-4d07-8790-798604fd490a/)报告阐述陆地碳汇的关键作用。 大气中的碳通过植物或有机残留物被"固定",并通过随后的主要自然过程被封存于土壤。土壤碳含量包括生物和非生物成分,也可能包括田间的作物残茬及数千年前的腐烂物质。报告称上述因素构成了庞大的碳汇。报告认为,地球土壤碳汇是向大气释放大量温室气体还是封存更多的温室气体,这将取决于我们的管理决策。地球上已有三分之一的土壤发生退化,导致全球土壤有机碳储量大幅度减少,并向大气释放多达1000亿吨的碳。 今天发表的报告强调,土壤管理不善导致的土壤碳储量不断减少将破坏为遏制全球变暖,避免旱涝灾害和其他气候变化影响所付诸的努力。与此同时,温度上升和极端天气事件的日趋频繁还将造成更多土壤有机碳损失,这使得对改进管理的需求更加迫切。有机质含量高的土壤,如泥炭地和温度敏感的永冻层尤其令人关注。这些"热点"地区未来可能成为温室气体的净排放源,影响干预措施的有效实施。 一些研究表明,农业退化土壤的恢复可以从大气中去除高达510亿吨的碳。其他人估计,采用保护土壤有机碳的农作方法可以使粮食产量每年增加1760万吨。 最近获批的粮农组织《可持续土壤管理自愿准则》有助于解决技术和体制限制,并提供关于如何扭转土壤有机物损失不利趋势的重要信息。