Proximal and Remote Sensing for Low-Cost Soil Carbon Stock Estimation"（中科院2区）截至日期：2025年3月14日
土壤有机碳（SOC）是土壤健康的重要组成部分，影响土壤肥力、结构及其固碳能力，对减缓气候变化具有重大影响。准确估算和监测 SOC 对于可持续土地管理和农业实践至关重要。然而，传统的 SOC 评估方法可能是劳动密集型且成本高昂。遥感 (RS) 技术的进步，包括可见近红外 (VNIR) 和中红外 (MIR) 光谱等近端传感技术，与人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 相结合，为低成本、大规模的 SOC 估算和监测提供了新的机遇。
本专刊的目的是重点介绍利用遥感数据估算土壤有机碳 (SOC) 的创新方法、工作流程和传感器。通过利用数字土壤测绘和人工智能技术，我们寻求提高 SOC 估算的准确性和成本效益。本期特刊旨在涵盖从数据采集和预处理到模型开发和应用的 SOC 估计的整个范围。我们欢迎原创研究文章、评论论文以及探索这些进步及其实际应用的交流和前沿动态。
我们邀请研究人员贡献专注于 SOC 远程（近端）传感的原创研究文章、评论和案例研究。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
1.通过无人机 (UAV)、机载和卫星图像进行 SOC 估算：使用来自无人机、机载平台和卫星图像的数据（包括来自哥白尼等程序的数据）绘制 SOC 的技术;
2.用于 SOC 估算的 VNIR 和 MIR 光谱：利用可见光、近红外和中红外光谱进行准确且经济高效的 SOC 测量的方法;
3.监测 SOC 动态：跟踪 SOC 随时间变化的方法，以评估土地利用、气候变化和管理实践的影响。
4.土地管理对 SOC 的影响：评估不同的土地利用和管理实践如何影响 SOC 水平和土壤健康。
5.减少农业碳足迹：遥感在促进可持续农业实践中的应用，以增强 SOC 并减少碳排放。
6.先进的传感器和数据融合：利用光学高光谱数据、激光雷达、伽马辐射和新型传感器技术，包括数据融合技术。
7.最小化 SOC 映射误差的策略：频带优化、误差源量化、不确定性分配和算法优化。
8.SOC 与大气碳之间的相互作用：研究 SOC 与大气碳之间的相互作用，重点关注反馈机制及其对全球气候动态的影响。
特刊详情页面
https://www.mdpi.com/journal/remotesensing/special_issues/367UYKSRR3
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