整合多源遥感的耕地质量时空评价及其障碍因子诊断-以广州市为例
编号:1702 稿件编号:1227 访问权限:仅限参会人 更新:2021-06-16 14:30:24 浏览:732次 口头报告

报告开始:2021年07月11日 17:15 (Asia/Shanghai)

报告时间:5min

所在会议:[S4B] 4B、生态与可持续发展 » [S4B-3] 4B、生态与可持续发展-3

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摘要
揭示耕地质量的时空变化对提高粮食产量和实现联合国可持续发展目标(SDGs) 2:零饥饿至关重要。然而,由于历史土壤数据获取困难导致当前对耕地质量的时空评价研究较少。本研究整合多源遥感数据旨在构建多维度的耕地质量评价指标体系。采用综合指数法将耕地质量划分为优、中、差三个等级。本研究揭示了广州市2010-2018年耕地质量的时空动态,并借助障碍因子诊断模型识别了影响广州市耕地质量的主要障碍因子。精度验证表明,与遥感数据相结合的耕地质量评价结果是可靠的。2010年至2018年,广州市的耕地质量不断提升。优质耕地增加约1万公顷(增加13.65%),中、低质耕地分别减少约1.2万公顷和8000公顷(分别减少8.10%和5.55%)。广州市东部和北部地区的耕地质量持续被改善;西部和南部的耕地质量先下降后提升;中部地区的耕地质量总是较差的。土壤肥力大小、高产能力和坡度是影响耕地质量的主要障碍因素。研究期间,稳定产能的障碍程度逐渐增加。对此,本研究提出了合理轮作、提高水肥利用率、实施土地平整工程、建设高标准农田等针对性改善措施。本研究为宏观区域尺度的耕地质量评价提供了新的视角,研究结果可为决策者提高耕地质量提供科学指导。
 
关键字
耕地质量,评价指标体系,时空变化,遥感,障碍因子
报告人
段丁丁
博士研究生 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

稿件作者
段丁丁 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
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