Исследователи разработали модель прогнозирования содержания органического углерода в почве (SOC) для высокогорных районов Перу, используя данные спутникового мониторинга севооборота. Работа показала, что история использования земель, определенная через спутники, может служить альтернативой дорогостоящим лабораторным анализам почвы, хотя наибольшее влияние на уровень углерода по-прежнему оказывают физические свойства грунта. Результаты применимы к конкретному региону Анд и требуют адаптации для других типов ландшафтов.
В этом материале:
Как определяли севооборот из космоса
Что влияет на уровень углерода в почве
Где заканчиваются данные и начинается интерпретация
Практическое значение и ограничения
Как определяли севооборот из космоса
В основе исследования лежит анализ многолетних циклов сельскохозяйственных культур в районе Чугай (Перу). Учёные использовали временные ряды мультиспектральных снимков Sentinel-2 за 2019-2024 годы. Чтобы понять, что именно растёт на конкретном поле, авторы анализировали фенологические особенности растений — например, время достижения максимального размера кроны и общую продолжительность периода вегетации.
Для обработки данных применялся алгоритм Random Forest (случайный лес). Модель обучали на данных из 534 полей, где типы культур были подтверждены наземными обходами и опросами фермеров. Система классифицировала семь категорий: картофель, ячмень, овёс, бобовые, люпин, пастбища и пар (земля, оставленная без посева). Точность модели оказалась высокой: показатель F1 для большинства классов составил от 0,81 до 0,98. Это позволило создать карты частоты каждой культуры для каждого участка за четыре года, фактически восстановив историю севооборота.
Подробнее https://www.pravda.ru/news/science/...