Maailma soolatud muldade kaardistamine kaugseiretehnoloogiate abil

Teadlaste meeskond on loonud tehnika, mis mõõdab mulla soolasisaldust kogu maailmas muljetavaldava täpsusega, kuni 10 meetri täpsusega. See täiustus vastab kriitilisele vajadusele täpse mulla soolsuse hindamise järele, mis on oluline probleem, mis mõjutab põllumajanduslikku tootlikkust ja mulla tervist kogu maailmas.

Mulla soolsus, mis on teatud tüüpi maa degradeerumine, mõjutab üle miljardi hektari kogu maailmas, kahjustades põllumajanduslikku tootlikkust ja keskkonna tervist. Varasemad mulla soolsuse kaardistamise katsed seisid silmitsi väljakutsetega olemasolevate andmestike madala detailsuse ja mulla soolsuse taseme pidevate muutuste näitamise raskuste tõttu.

Neid väljakutseid teadvustades asus uurimisrühm looma mudeli, mis kasutab Sentinel-1/2 pilte, kliimaandmeid, maastikuinfot ja täiustatud masinõppe algoritme. Nende eesmärk oli hinnata mulla soolasisaldust viies kliimapiirkonnas.

Tulemused avaldati 28. märtsil 2024 ajakirjas Journal of Remote Sensing avaldatud artiklis. See uuring tutvustab innovatsiooni, mis ühendab tõhusalt nurga all olevad spiraalkanalid perioodiliste kokkutõmbumis-paisumissüsteemidega.

Selle pingutuse keskmes on erinevate kaugseiretehnoloogiate, eelkõige keerukate Sentinel-1/2 satelliitide andmete integreerimine koos masinõppe algoritmide strateegilise kasutamisega. See lähenemisviis on viinud täiustatud mudeli väljatöötamiseni, mis suudab kaardistada mulla soolsust märkimisväärselt täpselt – 10-meetrise lahutusvõimega isegi erinevates kliimatingimustes.

See murranguline meetod viib meid kaugemale varasemate pingutuste piirangutest, mida piiras madalam lahutusvõime ja kitsam fookus mulla soolsuse analüüsimisel. Meie pühendunud uurimisrühm on koostanud ulatusliku andmestiku, mis hõlmab globaalseid kliimamustreid, mulla soolsuse täpseid mõõtmisi maapinnal ja laia valikut georuumilisi muutujaid.

Kasutades Random Forest algoritmi, paistab mudel silma mitte ainult mulla soolsuse märkimisväärselt täpse ennustamisega, vaid heidab valgust ka kliima, põhjavee taseme ja soolsuse indeksite kesksele rollile mulla soolsusmaastike kujunemisel. See edasiminek tähistab sammu edasi meie võimes jälgida ja hallata mulla tervist globaalsel tasandil.

Uurimisjuht professor Zhou Shi ütles: “See uuring kujutab endast märkimisväärset edasiminekut meie võimes hinnata ja käsitleda mulla soolsust globaalsel tasandil. Satelliidipiltide ja masinõppe integreerimise abil saame nüüd soolaseid muldasid täpselt ja detailselt tuvastada, pakkudes hindamatut teavet säästva maa ja põllumajandustavade kohta.”

Uusim uuring on loonud kõrge eraldusvõimega globaalse mulla soolsuse kaardi. See kaart on väärtuslik tööriist nii teadlastele, poliitikakujundajatele kui ka põllumajandustootjatele. See aitab neil tõhusalt lahendada mulla soolsuse probleeme. Kõrge soolsusega alade täpseks määramiseks saavad nad võtta sihipäraseid meetmeid mulla tervise taastamiseks.

Lisaks toetab see säästva põllumajandustava rakendamist ja aitab planeerida ressursihalduse strateegiaid. Lisaks seab käesolevas uuringus kasutatud metoodika keskkonnaseirele uue standardi, millel on potentsiaalsed rakendused ka muudes maa degradeerumise hindamistes.

LisateaveNan Wang jt, Globaalne pinnase soolsuse hindamine 10 m sügavusel mitmeallikalise kaugseire abil, Journal of Remote Sensing (2024). DOI: 10.34133/remotesensing.0130