Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·9月11日 · 周五论文农业遥感与作物表型阅读 0
ASSESSMENT OF SOIL SALINITY USING THE NDVI VEGETATION INDEX BASED ON REMOTE SENSING DATA
U.K. Umirova · D.A. Kodirova · O.O. Davronov
论文解读
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速览
利用Sentinel-2遥感数据计算NDVI，评估灌溉草甸灰钙土的土壤盐渍化程度。
方法
Sentinel-2数据（2016-2025）与NDVI指数，结合地理空间技术分
发现
NDVI可有效指示盐渍化对植被的影响，实现空间评估与长期监测。
机会点
可探索多指数融合与机器学习提升盐渍化反演精度，并推广至不同土壤类型区。
影响力12
信息增量18
专业深度15
信源权威12
时效性8
基于Sentinel-2长时序NDVI数据提出土壤盐渍化间接评估标准，方法可复用但属区域性案例研究，公共影响有限。
原文摘要
本文基于遥感数据，对锡尔河州霍沃斯区E. Qahhorov农业区灌溉草甸灰钙土的土壤盐渍化进行了评估。研究使用了2016年至2025年期间的Sentinel-2卫星数据，并利用地理空间技术计算了归一化植被指数（NDVI）。分析了研究区植被覆盖的长期和季节性动态，并评估了NDVI值与盐渍化程度之间的关系。基于适应研究区自然条件的NDVI分类，提出了土壤盐渍化程度间接评估的标准。结果表明，NDVI可有效用作确定土壤盐渍化对植被覆盖影响、空间评估盐渍化以及开展灌溉农田盐渍化长期监测的指标。