东北地理所在区分水田和旱田的黑土区土壤有机质制图方面取得重要进展

中国科学院东北地理与农业生态研究所的研究人员在区分水田和旱田的黑土区土壤有机质（SOM）制图方面取得了重要进展。研究利用Google Earth Engine云平台，结合Landsat-8影像和环境变量，通过随机森林回归算法分别建立了水田和旱田的SOM预测模型。结果显示，东北地区SOM含量从南向北逐渐上升，水田的SOM含量比旱田高约0.4%。此外，水田和旱田的SOM制图时间窗口不同，分别为4月和5月。环境变量的加入显著提高了SOM预测的精度，特别是气候变量对两者都很重要。区分水田和旱田进行局部回归的SOM预测精度显著高于整体回归。这一研究强调了不同耕地类型对SOM预测精度的影响，并建议采用不同策略进行制图。