REMOTE SENSING AND GIS-BASED ASSESSMENT OF SOIL SALINITY IN IRRIGATED LANDS: METHODS, CHALLENGES AND PROSPECTS FOR PRECISION AGRICULTURE
Sadullayev Sardor Zokirjon o'g'li
综述遥感与GIS评估灌溉地土壤盐渍化的方法、挑战与前景,并提出空间显式评估框架。
整合多光谱卫星影像、光谱指数、GIS空间分析与机器学习,结合电导率校准。
可靠盐渍化评估需卫星观测与实地测量及环境变量融合,而非孤立使用光谱指数。
可探索多源遥感与机器学习融合的盐渍化动态监测,并验证于中亚等干旱灌区。
系统综述遥感与GIS在灌溉农田盐渍化评估中的方法框架与挑战,对盐碱地治理和精准农业有参考价值,但属综述性论文,非突破性成果。
土壤盐渍化是影响灌溉农业可持续性的主要土地退化过程,在干旱和半干旱地区尤为突出。传统土壤采样可提供盐分水平的基本信息,但由于空间变异性、采样成本和时间限制,可能不足以对大面积农业区域进行持续监测。遥感(RS)和地理信息系统(GIS)为识别盐渍化空间格局、监测土地状况和支持农业管理提供了互补性方法。本文探讨了整合多光谱卫星影像、光谱指数、地理空间分析和机器学习进行灌溉土地土壤盐渍化评估的科学与方法学基础。文章特别关注Landsat和Sentinel-2影像、植被与土壤反射率指标的解译、电导率测量在模型校准中的作用,以及与植被覆盖、土壤湿度和季节变异性相关的局限性。分析表明,可靠的盐渍化评估需要将卫星观测与野外测量和环境变量相结合,而非孤立地应用光谱指数。本文提出了一个方法学框架,用于开发适用于灌溉农业景观(包括中亚地区)的空间显式盐渍化评估系统。该框架为改进监测策略和支持基于证据的土地管理提供了基础,且不以未经核实的当地测量结果为假设前提。