농업 토양에서 염화나트륨과 같은 가용성 염의 존재는 작물 수율을 크게 줄일 수 있습니다. 관개 농업, 특히 건조하고 반 건조한 지역에서 토양 프로파일의 염의 축적은 소금을 남겨두고 토양 구멍에서 물을 제거하는 여러 증발산 과정에 의해 구동됩니다.
.염의 축적은 과도한 관개 물을 적용하여 피할 수 있으며, 그러한 방식으로 뿌리 구역 아래에서 소금이 침출됩니다. 그러나 농작물 요구 사항을 초과하는 관개는 물이 부족한 곳에서 점점 더 논쟁의 여지가 있습니다.
전 세계적으로 총 식품의 40 %가 관개 농지에서 생산되며, 이는 전체 재배 토지의 20 %에 불과합니다. 글로벌 염분 추정치는 불확실하지만, 식품 및 농업기구는 세계 관개 농지의 약 5 분의 1이 염분의 영향을받는 것으로 나타났습니다. 소금에 영향을받은 관개 토양의 절반 이상이 4 개국의 중국, 인도, 파키스탄 및 미국에서 발견됩니다. 관개 토양에서, 염분은 일반적으로 토양 프로파일 내에서 그리고 덜 빈번하게 토양 표면에서 축적된다. 주 및 대륙 차원에서 토양 염분을 재고하는 것은 토양 염분의 동인 및 추세를 식별하고 이해하고,이 위험의 경제적 영향을 이해하고, 완화 전략 및 관리 계획을 개발하는 데 필수적입니다.
넓은 지역에 토양 염분을 매핑하는 것은 복잡한 공간 변동성으로 인해 어려운 일입니다. 염분의 놀라운 구배는 종종 토양을 통한 물과 소금 운동에 영향을 미치는 토양 특성에 존재하는 자연적 변동성으로 인해 개별 농업 분야에서 종종 관찰됩니다. 여러 분야에서 관개 관행 및 수질, 농업 경제 관행 및 토양 경작을 포함한 다양한 요인으로 인해 추가 변동이 발생합니다. 토양 코어는 1-1.5km마다 얻어지기 때문에 전통적인 토양 조사는 염분의 단거리 변동성을 식별 할 수 없습니다. 반면에 위성 이미지는 매우 넓은 지역에 대한 단거리 변동성을 캡처하기위한 이상적인 도구입니다.
지난 10 년 동안 여러 연구에 따르면 지역 규모에서 원격 감지로 작물 성장을 모니터링하여 농업 식생에 대한 소금 스트레스의 영향을 정량화 할 수 있습니다. 일반적으로, 위성 식생 측정의 다중 시간 분석은 다른 생물 적 및 비 생물 적 스트레스 요인의 효과와 작물에 대한 염분의 영향을 분리하기 위해 필요합니다. 다른 위성과 데이터 분석 접근법은 토양 염분을 매핑하는 데 사용되었습니다. 예를 들어, Scudiero et al. 미국 캘리포니아의 서부 산 호아킨 밸리 (San Joaquin Valley)를 가로 질러 뿌리 구역 토양 염분 (즉, 토양 상위 1.2m의 염분)을 매핑하기 위해 7 년의 Landsat 7 이미지를 사용했습니다 (그림 1). 
Landsat 7의 공간 해상도는 30 × 30m이며 16 일마다 같은 위치에서 이미지를 수집합니다. Zhang과 동료들은 중국의 옐로 리버 델타에서 뿌리 구역 토양 염분을 평가하기 위해 1 년간의 Modis 이미지를 사용했습니다. Modis 식물 모니터링은 250 및 500m 해상도입니다. 매일 시계열은 Modis 이미지에서 얻을 수 있습니다. 일일 데이터는 Landsat 7의 덜 빈번한 데이터로 관찰 할 수없는 것보다 식생 성장 역학을 캡처 할 수 있습니다.
미래의 연구 노력은 대륙 및 전세계 규모에서 토양 염분을 매핑하고 모니터링하는 데 중점을 두어야합니다. 날씨를 포함한 몇 가지 영향 요인으로 인해 다른 작물과 토양과의 상호 작용 (염분)이 전 세계에서 변화합니다. 이러한 넓은 규모로 염분을 매핑하면 다양한 지역에 대한 원격 감지를 사용하는 것이 수반됩니다. 그 목표를 향한 단계로서, 과학 문헌에서 제안 된 현재 원격 감지 접근법은 세계의 다양한 지리적 및 기후 지역에 대해 테스트하고 검증되어야합니다.
최근 기사에서“미국 캘리포니아의 농업 토양에 대한 염분 평가를위한 Modis 시계열의 사용 확인 , 우리는 서부 산 호아킨 밸리 (San Joaquin Valley)의 지상 진실 토양 염분 데이터 세트를 사용하여 Zhang과 동료들이 제안한 Modis 시계열 접근법을 테스트했습니다. 서부 산 호아킨 밸리 (Western San Joaquin Valley)는 덥고 건조한 여름과 시원한 겨울이 특징 인 반 건조 농지이며, Zhang과 동료들이 연구를 수행 한 옐로 리버 델타는 건조한 겨울과 비가 오는 여름이 습한 대륙과 습한 아열대 기후를 가지고 있습니다. 식생 "녹색"은 Modis 이미지에서 계산 된 여러 지수를 사용하여 모니터링 할 수 있습니다. 우리의 연구에서, 우리는 정규화 된 차이 식생 지수 (NDVI), 강화 식생 지수 (EVI) 및 캐노피 반응 염도 지수 (CRSI)를 계산했습니다. NDVI와 EVI는 또한 Zhang과 동료들에 의해 테스트되었습니다. CRSI는 USDA-ARS U.S. Salinity Laboratory에 의해 개발되었습니다.
우리의 연구에 따르면 Zhang과 동료들이 제안한 방법론은 이전에 조사 된 것과 다른 기후 지역의 토양에 대한 정확한 토양 염분 추정치를 전달한 것으로 나타났습니다. 그러나 우리는 식생 지수가 다른 지역에서 다양한 성능을 가지고 있음을 발견했습니다. 옐로 리버 델타에서, EVI는 염분 매핑을 위해 NDVI보다 낫습니다. 캘리포니아에서는 CRSI가 NDVI보다 낫습니다. 우리는 Zhang et al. 1 년의 데이터 대신 여러 해 데이터를 사용함으로써; 염분의 영향을 다른 스트레스로부터 분리하기 위해 여러 계절의 정보가 필요합니다. 마지막으로, 우리는 Modis의 공간 해상도가 캘리포니아 농지에 대한 염분 평가에 이상적이지 않다고 언급했습니다. 농업 분야는 종종 Modis 픽셀보다 작으며 토양 패턴, 토지 사용 및 기타 요인의 단기 변화를 해결하기 위해 고해상도 원격 감지 데이터가 필요합니다. 우리는 동료 과학자들을 초대하여 다양한 원격 감지 방법론을 추가로 평가하고 조화시켜 농업 토양 염분의 정확한 (그리고 필요한 것!) 글로벌 인벤토리를 얻을 수 있도록합니다.
.이러한 결과는 최근 미국 캘리포니아의 농업 토양에 대한 염분 평가를위한 Modis 시계열의 사용을 검증하는 기사에 설명되어 있으며, 저널 생태 지표에 최근에 발표되었습니다. 위에서 요약 한 연구는 Mohamed Allali, Hesham M El-Saskary 및 Chapman University의 Kristen Whitney, Dennis L Corwin 및 USDA-ARS U.S. Salinity Laboratory의 Todd H Skaggs와 California Universide 및 USDA-ARS의 Elia Scudiero에 의해 수행되었습니다.
참조 :
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