近日，浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所罗忠奎研究员主持的国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项“中澳农田土壤有机碳和水氮需求智能预测与管理技术”于三月底顺利启动，合作单位由国内四家单位和国外三家单位组成，包括浙江大学遥感所常锦峰课题组、中国农业大学、中国农业科学院农业资源与农业区划研究所、中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心、澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）、澳大利亚科廷大学和澳大利亚埃迪斯科文大学。
农田土壤健康和可持续性是保障粮食安全的根本。土壤有机碳作为关键的土壤功能要素，在农业生产管理中发挥着举足轻重的作用。本项目面向农业生产过程中迫切需要解决的可持续绿色发展问题，探索平衡作物生产力与资源利用效率及其环境代价的优化管理方案，采用“数据获取-机制解析-模型集成-管理优化-应用评估”五位一体的研究思路，研究多尺度、多目标框架下土壤有机碳和水氮预测与管理智能解决方案助力碳中和目标。
获取全国农田土壤大数据是本项目的基础，罗忠奎和常锦峰研究员于4月6日组织了4支共12人的科研队伍前往南方七省市开展农田土壤采样工作，其中肖浏骏博士负责云南和贵州采样，郭晓伟博士负责广东、广西、海南采样，张帅博士研究生负责重庆采样、王明明博士研究生负责四川采样。采样工作包括0-2米土壤鲜样、干样采集和农户调查。
云贵川地区山路崎岖，样点距离远，部分高原地区紫外线极强，然而九曲十八弯虽然艰险，峰回路转处亦有笑颜，采样小组不畏艰辛，早出晚归，享受着采样的每一个过程。采样小组在采样中把理论知识付诸实践，以问题为导向寻找新方法。
本次土壤采样需要采集到2米深的土壤，采集后的土壤将送到实验室进行新鲜土样剖面的光谱检测（包括 vis-NIR、MIR 和 XRF 光谱）和土壤理化特性分析（包括土壤容重、土壤有机碳、总氮、无机氮、有机碳组分等），构建基于土壤光谱传感技术的土壤有机碳、肥力（总氮、硝态氮、氨态氮）、质地等土壤属性的光谱估测模型，并研究复杂地表环境下土壤信息降噪和制图技术（如考虑野外复杂地形、地貌条件）。野外采样小组除了采集土壤还需要进行农户调查，详细记录采样点地理坐标、管理历史和耕作方式（如轮作制度、施肥量等）等信息，实地与农民交流农业生产中的关键问题。
广东广西小组采样过程充满艰辛，由于疫情影响，行程受阻，一度被拉去隔离，好在隔离完后追上进度，顺利完成工作。经过长达1个月的农田土壤采样，所有小组采样工作于5月初圆满结束。
