1 5月5月初种植前不久的一块试验田

由伊利诺伊大学和农业生态系统可持续发展中心(ASC)的科学家领导的一项多机构研究得出结论，尽管由于不同的土壤性质和不同的管理措施，土壤湿度在单个农田内和不同农田之间都有显著差异，但相对于田间平均水平的土壤湿度分布在每个农田内的时间跨度内保持一致。

他们的研究结果发表在4月26日的《Vadose Zone Journal》上。

在三年多的时间里，该团队使用传感器测量和高密度运动来揭示干燥地区仍然是干燥地区，潮湿地区仍然是潮湿地区。该研究还推断了这一发现，即可以通过集成光学和主动微波遥感以及建模来实现高分辨率土壤湿度的可靠估计，而不是依赖于内场测量。

“我们的最终目标是提高我们对土壤湿度变化的理解，”首席研究员、ASC科学家、作物科学系助理教授彭斌说。“我们想了解这些变化的控制因素，以及这些变化如何在卫星遥感数据中得到反映。”

该研究的第一作者、计算生态水文学博士生杨毅指出:“目前基于卫星的土壤湿度产品太粗糙，无法满足农业应用的要求。”

“我们发现，土壤湿度变化的空间格局在季节中没有变化。换句话说，干燥地区会保持干燥，湿润地区会保持湿润。我们可以利用这些知识来估计土壤湿度的空间变异模式，然后估计高分辨率的土壤湿度产品。”

研究团队还包括中国科学院创始主任、自然资源与环境科学系教授关开宇;加州大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋研究所的高级水文学家潘明;特伦顿·弗朗茨是内布拉斯加大学林肯分校的水文地球物理学教授;Michael Cosh是美国农业部水文和遥感实验室的研究员，Carl Bernachhi是美国农业部ASC的核心科学家，也是作物科学和植物生物学的教授。

从2021年到2023年，该团队在三个85英亩的油田进行了现场活动，并在其他30个油田建立了连续的现场站。

1 / 1A容器在现场容纳数据记录器连接到土壤湿度传感器和通过蜂窝网络传输数据的通信设备

杨说:“我们的大部分努力是利用实地试验数据提高我们对土壤湿度变化的理解，我们也在努力测试我们改进的理解是否真的对遥感检索有用。”

他指出，常规的现场测量成本太高，劳动强度太大，而且不可扩展。

彭说:“我们可以通过光学遥感获得农田内的相对干湿模式。”

“因此，你不必去现场重复数据收集。我们的实验证实，由于相对模式是稳定的，一旦你从光学卫星传感器获得两到三张图像来确认湿润和干燥的模式，你就可以填补时间空白。这为高分辨率遥感检索开辟了一条新的途径。”

彭说，这项研究为研究农田土壤湿度变化提供了一个路线图，在此之前，农田土壤湿度变化一直缺乏测量和可靠的遥感能力。该途径将光学遥感数据与短波红外光谱带、主动微波遥感和建模相结合。

高分辨率的土壤湿度数据将对农民进行更精确的灌溉有价值。它还可以用于了解农业生产的温室气体排放或碳强度，这些与土壤氧和水条件密切相关，因为它们直接影响生物化学反应和微生物活动。

“我们应该利用在这里发现的知识来开发高分辨率的土壤湿度产品，”关说。

“我们制定了利用多源卫星遥感和建模数据绘制农田高分辨率土壤湿度地图的路线图。第一个信息流给出了田间土壤湿度的变化，第二个信息流给出了土壤湿度的绝对时间变化。然后，我们可以将它们与建模相结合，绘制中西部甚至全球的每个油田的地图。”