保護(hù)性耕作相較于傳統(tǒng)性耕作可以提高4%-6%的作物產(chǎn)量、增加7%-45%的土壤有機(jī)質(zhì)含量、減少12.1%-70%的風(fēng)蝕和40.9%-80%的水蝕以及200公斤/公頃的CO2排放量，并且能節(jié)省35.6%-44.4%的種植成本。根據(jù)美國環(huán)保技術(shù)信息中心(CTIC)的定義，秸稈覆蓋度(MRC)值低于15%的耕作方法被定義為精耕細(xì)作(IT)，MRC值為15%-30%的耕作方法被定義為少耕(RT)，而MRC值高于30%的耕作方法被定義為免耕(NT)。在進(jìn)行MRC遙感反演過程中，由于沒有對海量的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和處理能力，因此目前的研究區(qū)域還是以小范圍的試驗田或農(nóng)田為主，對大范圍的耕地進(jìn)行秸稈覆蓋度估算未見報道。因此，迫切需要一種可以在大空間尺度開展保護(hù)性耕作制圖的方法。

　　針對上述問題，本研究基于Google Earth Engine(GEE)云平臺，利用哨兵2號(Sentinel-2 MSI Level-2A)時間序列影像，通過NDTI耕作指數(shù)遙感反演模型，實現(xiàn)了松嫩平原區(qū)域的保護(hù)性耕作制圖，同時揭示了GEE中不同精簡函數(shù)的反演效果。