| 基于遥感影像数据的土壤制图研究进展 |
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| 引用本文： | 赵良军,杨颢,胡月明,刘振华,彭代亮,王璐,任必武,黄琦丹,彭小桃.基于遥感影像数据的土壤制图研究进展[J].中国农业信息,2024,36(1):31-42. |
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| 作者姓名： | 赵良军 杨颢 胡月明 刘振华 彭代亮 王璐 任必武 黄琦丹 彭小桃 |
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| 作者单位： | 1.自然资源部华南热带亚热带自然资源监测重点实验室，广东广州510663;2.四川轻化工大学计算机科学与工程学院，宜宾644000;3.海南大学热带农林学院，海口570228;4.华南农业大学资源环境学院，广东广州510642;5.中国科学院空天信息创新研究院，北京101408;6.广州市华南自然资源科学技术研究院，广东广州510610;7.南京大学地理与海洋科学学院，江苏南京210023;8.广东省国土资源测绘院，广州510663 |
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| 基金项目： | 自然资源部华南热带亚热带自然资源监测重点实验室开放基金课题项目“耕地保护知识图谱构建关键技术研究”（2023NRMK05）；高分辨率对地观测系统国家科技重大专项（民用部分）科研项目“海南自贸港智慧耕地综合治理遥感应用产业化示范”（85-Y50G26-9001-22/23）；国家自然科学基金联合基金集成项目“赤红壤区耕地质量演变机理与提升机制”（U1901601） |
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| 摘 要： | 【目的】 数字土壤制图成本低、精度高，是刻画土壤环境变量的新技术和新工具，遥感技术在数字土壤制图业务化应用中发挥了重要作用，但是还存在诸多问题和不确定性。文章总结相关研究进展，以期为基于遥感影像数据的土壤数字制图提供有益参考。【方法】 梳理遥感技术在土壤类型与属性制图研究中的进展情况并进行总结展望，以期更好地发挥高空间、时间、光谱分辨率遥感数据在土壤数字制图方面的作用，为研发新模型、提高土壤制图模型精度提供信息支撑，为第三次全国土壤普查数字土壤制图提供有益参考。【结果】 遥感数据的特征与土壤发生学理论契合并推动了土壤制图的发展，但是，基于遥感的土壤制图技术在快速土壤环境变量因子提取、自适应制图指标筛选、满足多层级制图需求的土壤推测制图模型构建等方面还需要进一步深入探讨。【结论】 为了实现土壤类型与属性制图的业务化、流程化和自动化，未来的研究应该着眼于从“环境变量分析—评价指标体系筛选—预测模型构建”一体化解决方案入手，探讨如何融合多种遥感载荷、综合运用新型模型，以提高数字土壤制图的精度，为农业生产和土地资源管理提供更为精准的信息支撑。
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| 关 键 词： | 遥感 土壤环境变量 第三次土壤普查 不确定性 数字土壤制图 |
| 收稿时间： | 2023/11/7 0:00:00 |
Research progress on soil mapping based on remote sensing image data |
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| Zhao Liangjun,Yang Hao,Hu Yueming,Liu Zhenhu,Peng Dailiang,Wang Lu,Ren Biwu,Huang Qidan,Peng Xiaotao.Research progress on soil mapping based on remote sensing image data[J].China Agriculture Information,2024,36(1):31-42. |
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| Authors: | Zhao Liangjun Yang Hao Hu Yueming Liu Zhenhu Peng Dailiang Wang Lu Ren Biwu Huang Qidan Peng Xiaotao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | remote sensing soil environmental variables third national soil survey uncertainty digital soil mapping |
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