東北地理所在典型黑土區10m空間分辨率土壤碳氮比制圖方面取得新進展
土壤有機碳（Soil Organic Carbon,SOC）和全氮（Total Nitrogen,TN）是衡量土壤肥力與健康水平的重要指標，其比值（C/N）能夠反映土壤養分平衡狀態，對農業可持續生產和生態系統穩定性具有重要意義。然而，如何在區域尺度上同時實現SOC與TN的高精度遙感制圖，并準確揭示C/N的空間分布規律，仍面臨較大挑戰。
針對上述問題，中國科學院東北地理與農業生態研究所農業遙感學科組的研究人員，以黑土區典型農場——友誼農場為研究對象，利用該區域全部可獲取的多時相Sentinel-2影像和環境協變量（地形與氣候），結合遞歸特征消除（RFE）方法篩選最優特征，構建隨機森林模型，首次實現了東北典型黑土區10 m空間分辨率C/N的高精度遙感制圖。
研究結果顯示，多時相影像顯著提升了SOC與TN預測精度，相較單時相數據，SOC的決定系數（R2）提高至0.604，TN提高至0.565。RFE方法在去除冗余特征、優化模型性能方面效果顯著，使SOC和TN的預測精度分別提升了0.035和0.040。波段敏感性分析表明，SOC預測最依賴Sentinel-2的B2（藍光）和B3（綠光）波段，而TN預測對B11和B12（短波紅外）最為敏感。C/N空間分布圖揭示出顯著的區域差異：SOC與TN在東北部含量較高，而C/N在西部偏高、東北部偏低；旱田C/N顯著高于水田，主要原因是水田氮素積累速度較快，導致C/N下降。該成果為黑土區耕地養分平衡監測和精準施肥管理提供了重要科學依據，也為面向農業可持續發展的土壤質量評估提供了技術范例。
圖1. 友誼農場10 m空間分辨率SOC、TN及C/N空間分布
相關成果發表在農林科學領域1區Top期刊Soil and Tillage Research上，由聯合培養碩士研究生孔德飄（第一作者）、羅沖助理研究員（通訊作者）和劉煥軍研究員共同完成。本研究得到了國家自然科學基金（42401460）和國家重點研發計劃（2021YFD1500100）資助。
論文信息及鏈接如下：
Kong,D.,Luo,C.*& Liu,H. (2026). Integrative remote sensing and machine learning approaches for SOC and TN spatial distribution: Unveiling C:N ratio in Black Soil region.?Soil and Tillage Research,?255,106809.
https://authors.elsevier.com/a/1lblFc13yd5bk.
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