東北地理所在RSE發(fā)文提出融合土壤水分動態(tài)的跨區(qū)域高分辨率耕地土壤有機質(zhì)深度學(xué)習(xí)制圖框架
土壤有機質(zhì)（SOM）是衡量土壤健康和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵指標。然而，由于環(huán)境驅(qū)動因素（特別是土壤水分動態(tài)）的復(fù)雜相互作用，在大空間尺度上實現(xiàn)高分辨率的SOM制圖仍然面臨巨大挑戰(zhàn)。當前主流的SOM制圖方法仍然嚴重依賴于空間信息，而對時間維度的特征考慮不足。特別是，現(xiàn)有研究很少將土壤水分的長期動態(tài)變化及其與SOM含量的復(fù)雜物理反饋機制納入考量。
針對上述局限性，中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所農(nóng)業(yè)遙感學(xué)科組以中美兩大典型黑土區(qū)（中國東北和美國密西西比河流域）的耕地為研究對象，創(chuàng)新性地提出了一種融合土壤水分動態(tài)反饋序列（SMDFS）的新型時空深度學(xué)習(xí)框架（ExP-C）。研究團隊收集了2014-2024年間的2616個表層（0-20厘米）土壤實測樣本，并深度融合了Landsat-8裸土合成影像、SRTM地形變量以及ERA5氣象等多源數(shù)據(jù)。研究通過對多時相水分相關(guān)光譜指數(shù)（MNDWI、NDWI、NDMI）進行百分位重構(gòu)生成了SMDFS，從而精準捕捉了不同SOM水平與土壤水分保持能力之間的動態(tài)反饋特征。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的ExP-C模型，融合了用于提取靜態(tài)協(xié)變量空間上下文特征的“專家卷積網(wǎng)絡(luò)”，以及用于挖掘多尺度SMDFS時間序列模式的“金字塔1D卷積網(wǎng)絡(luò)”，并結(jié)合對比學(xué)習(xí)策略進一步增強了模型的特征表示能力。
圖1 SOM差異影響土壤水分動態(tài)反饋機理圖
研究發(fā)現(xiàn)，在整合SMDFS與空間特征后，ExP-C模型的預(yù)測性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的隨機森林和CNN-LSTM基線模型。在中國和美國研究區(qū)，該模型分別取得了R2=0.712（RMSE為6.221 g/kg）和R2=0.554（RMSE為7.693 g/kg）的高精度驗證結(jié)果。基于梯度歸因分析的機制解釋進一步證實，SMDFS和高程是主導(dǎo)預(yù)測結(jié)果的核心貢獻因子，這突顯了水分動態(tài)變化在解釋SOM空間變異中的關(guān)鍵物理機制作用。此外，研究團隊還引入了跨區(qū)域遷移學(xué)習(xí)策略（在中國數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練，在美國數(shù)據(jù)上微調(diào)并部分凍結(jié)空間分支），成功將美國地區(qū)的預(yù)測精度（R2）提升至0.572，有效克服了異地樣本稀缺帶來的瓶頸。最終生成的30 m高分辨率SOM地圖清晰揭示了兩個黑土區(qū)均存在明顯的南北梯度分布規(guī)律，其中中國東北和美國密西西比河流域耕地的平均SOM含量分別為32.0 g/kg和36.8 g/kg。
圖2融合多源數(shù)據(jù)與ExP-C模型的中美典型黑土區(qū)SOM制圖流程
該研究通過對水分-SOM反饋機制的顯式深度學(xué)習(xí)建模，不僅極大推進了數(shù)字土壤制圖技術(shù)的發(fā)展，更為全球尺度下的耕地碳動態(tài)監(jiān)測及可持續(xù)農(nóng)業(yè)管理提供了一種穩(wěn)健且具有強可遷移性的全新范式 。
相關(guān)研究成果近期發(fā)表在國際遙感領(lǐng)域頂級期刊Remote Sensing of Environment上。論文由東北地理所羅沖項目副研究員、聯(lián)合培養(yǎng)研究生耿家樂、黑龍江大學(xué)陸軍教授以及劉煥軍研究員共同完成。本研究得到了國家自然科學(xué)基金（42401460）和國家重點研發(fā)計劃（2021YFD1500100）的資助。
論文信息及鏈接如下： Chong Luo, Jiale Geng, Jun Lu, Depiao Kong, Xiangtian Meng, Huanjun Liu. A transferable spatiotemporal deep learning framework integrating soil moisture dynamics for high-resolution cropland soil organic matter mapping across regions. Remote Sensing of Environment 338 (2026) 115365.
鏈接: https://doi.org/10.1016/j.rse.2026.115365
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