利用Sentinel - 2多光谱影像检测和量化印度小农系统中的零耕技术采用情况

零耕作技术（Zero Tillage Technology, ZTT）是一种农业技术，旨在减少土壤破坏和提高农作物的生产力。零耕作（ZT）是保护农业的重要组成部分，具有 减少秸秆焚烧排放 、 增加土壤有机碳和保水能力 、 降低土地准备成本 、 提高农业系统的长期生产力和盈利能力 等巨大潜力。尽管ZT有很大的潜力，但在小农制度中，管理异质性很高，对其在区域尺度上的广泛采用了解甚少。识别ZT在空间和时间上的扩散模式以及其他流行的耕作技术，如 传统耕作（CT）和浅耕作（ST） ，有助于针对和传播最有效的技术，并估算它们的气候变化减缓潜力。在印度的小农户系统中，ZTT的采纳情况对于提高农业生产效率和环境可持续性至关重要。然而，如何 准确检测和量化ZTT 的采纳情况仍然是一个挑战。

拟解决的科学问题

创新点

研究方法

研究使用了Sentinel-2卫星数据，通过Google Earth Engine（GEE）云平台进行处理， 针对印度旁遮普邦进行了为期三年（2020年至2022年）的 零耕地（ZT）制图 。 以分析ZTT的采纳情况。Sentinel-2提供了高分辨率的多光谱图像，包括10个光谱波段，覆盖了从可见光到短波红外（SWIR）的广泛波段。这些数据被用来识别和量化ZTT的采纳情况，包括评估作物覆盖、土壤覆盖和裸地区域。

利用Sentinel-2影像估算耕作采用率的方法设计

研究结果

在大尺度时空范围内估算零耕作（ZT）的采用情况对于推动可持续农业发展和设计支持性政策至关重要。利用Sentinel-2影像和Google Earth Engine，开发了一个模型，对ZT、ST和CT进行了分类， 整体准确率和平均F1分数均达到了 81% 。将该模型应用于2020年至2022年的旁遮普邦，发现2021年 ST的采用率增加了 29% ，但在2022年出现了12%的减少。另一方面，ZT的面积在2021年显著减少了33%，尽管在2022年有所增加，但并未恢复到2020年的水平。在研究的整个时期（2020年至2022年），旁遮普邦的 CT采用率保持稳定 。利用遥感数据提供了一种可扩展的方法来监测耕作实践在大尺度和长时间尺度上的变化。通过利用这些工具和研究结果，政策制定者和农业利益相关者可以做出明智的决策，促进 通过采用ZT来推动可持续土地管理 。

(a) 研究区域，旁遮普邦，相对于印度的位置。(b) 研究区域，显示了选定用于地面真实调查的样本村庄的位置。(c) 地面真实样本地块叠加在Google Earth中2022年11月的高分辨率卫星图像上，以及(d) 在调查中观察到的相应耕作采用的田间条件

(a) 柱状图显示了地面调查中报告的样本村庄中小麦播种活动的分布情况。红色框突出显示了最大播种活动的时间窗口，并标出了播种前和播种后期间的边界。(b)、(c)和(d)显示了用于变化检测和分类的收割结束、播种前和播种后时间步的Sentinel-2假彩色组合图像（R：近红外，G：红色，B：绿色）

基于关键参数的模型比较：a）错分误差，b）漏分误差，c）用户精度，d）生产者精度，以及e）F1分数。行代表四个模型（模型A-D），列代表每种耕作类别（ZT，ST和CT）。较深的颜色表示更准确的值

基于总体分类准确率（%）的模型性能比较

最终模型分类结果，展示了研究区域2020年、2021年和2022年零耕、传统耕作和浅耕的空间分布

研究区域从2020年到2022年耕作技术采用的预估百分比

讨论

研究通过分析Sentinel-2多光谱图像，成功检测和量化了印度小农户系统中ZTT的采纳情况。结果表明，ZTT的采纳情况与作物覆盖、土壤覆盖和裸地区域的变化密切相关。通过这种方法，研究提供了一种新颖的方法来评估ZTT的采纳情况，这对于政策制定和农业管理至关重要。