无人机监测土壤保育技术促进巴西半干旱区再生水灌溉下饲料仙人掌间作系统的可持续生产

这篇研究通过15个月的田间试验证明，在巴西半干旱区采用覆盖（mulching）和饲料仙人掌（Opuntia stricta）与银合欢（gliricidia）/辣木（moringa）间作系统，结合再生水（treated wastewater）灌溉，可显著提升生物量产量（70%↑）并改善土壤指标（有机碳133%↑，盐度61%↓）。研究创新性应用无人机（UAV）多光谱影像和随机森林（Random Forest）模型（R2=0.83）实现产量预测，为半干旱区农业数字化管理提供技术范式。

　　

Highlight

生物指标分析

覆盖和间作对饲料仙人掌生长参数均产生显著影响（p<0.05）。覆盖处理使植株高度提升21%，冠幅扩大18%，而银合欢间作系统进一步促进新生肉质茎（cladode）数量增加23%。

生物量与土壤响应

覆盖处理使鲜物质产量（fresh matter yield）激增70%，土壤有机碳（SOC）含量翻倍（133%），同时电导率（EC）降低61%。银合欢间作组合表现最优，较单作系统增产59.7%，并显著提升土壤含水量（p<0.01）。

无人机与机器学习应用

无人机获取的归一化植被指数（NDVI）和可见光NDVI（vNDVI）与实测产量高度相关（r>0.75）。随机森林模型成功预测鲜物质产量（R2=0.83），证实遥感技术在精准农业中的实用性。

Conclusion

再生水灌溉背景下，覆盖与银合欢间作系统展现出最佳生产-环境协同效益。无人机结合机器学习为半干旱区农业可持续管理提供了高效监测工具。