保護性耕作可以減少水土流失、保持乃至增高土壤有機質含量，并使黑土退化的現象得到有效的遏制。環保技術信息中心(CTIC)將秸稈覆蓋度大于30%的耕作稱為免耕(NT)，15%–30%的稱為少耕(RT)，秸稈覆蓋度為0-15%被稱為傳統耕作(CT)。秸稈覆蓋度是保護性耕作識別的重要判別依據。遙感技術可以大范圍、快速、動態、客觀地獲得秸稈覆蓋信息，有效彌補地面監測空間不連續和以點帶面的不足。然而，現階段可用的光學影像雖較為豐富，但是在特定區域特定時間內進行秸稈覆蓋遙感動態變化監測研究時由于云雨影響，高時空分辨率的數據少之又少。中國科學院東北地理所研究人員基于MODIS和Sentinel-2遙感數據通過改進型時空自適應反射率模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reference Fusion Model, ESTARFM)模型預測出所需日期的耕作指數。在此基礎上，利用玉米秸稈覆蓋度(MRC)和耕作指數之間的經驗模型估算出研究區內的MRC，以MRC為判別標準，識別研究區內的保護性耕作區域。該方法為保護性耕作遙感監測研究提供了更多可用的秸稈覆蓋時空信息，為農業部門開展黑土地保護工作提供基礎數據和方法支撐。

　　本研究基于ESTARFM模型預測出高時空分辨率的秸稈覆蓋時空信息。根據與實測數據比較，我們發現預測結果與真實值之間的決定性系數R2達到0.73.RMSE為0.01.預測結果精度可以滿足本研究工作的需要。本研究對比了先計算指數在融合(IB)和先融合再計算指數(BI)兩種預測方案，通過對比發現，相較于BI預測方案，IB預測方案預測出來的NDTI不僅在R2和RMSE方面有更好的效果，并且在預測過程中效率更高。該發現為需要預測耕作指數方面的研究提供了更優的選擇。通過ESTARFM模型生成的MODIS和Sentinel-2預測影像效果理想，有效解決了由于云雨天氣研究區春季Sentinel-2影像缺失的問題;加入了預測影像的時序影像，更加細節地反映秸稈覆蓋動態變化情況，有助于保護性耕作區域識別研究。

研究區MRC空間分布圖                                                        研究區耕作模式空間分布圖

　　相關論文發表在遙感領域國際知名期刊《Remote Sensing》上，中國科學院東北地理與農業生態研究所聯培碩士研究生姜大鵬(第一作者)，杜嘉高級工程師(共同第一作者和通訊作者)、宋開山研究員、劉煥軍研究員等共同完成。研究得到國家重點研發計劃項目(2021YFD1500103)、中國科學院戰略性先導科技專項和國家基礎調查專項(2018FY100300)等項目的共同資助。

　　文章信息：Jiang, D., Du, J.*,, Song, K., Zhao, B., Zhang, Y., & Zhang, W, 2023. Classification of Conservation Tillage Using Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model. Remote Sensing, 15(2), 508.

　　鏈接：https://doi.org/10.3390/rs15020508