A Novel Approach to Map Soil Organic Carbon Content Using Spectroscopic and Environmental Data

Digital map of the organic carbon profile in the soils of Andalusia, Spain

“…En superficie, los mapas muestran un patrón espacial asociado al gradiente de precipitación regional: tendencia general a disminuir el COS de Oeste a Este, y a variar irregularmente bajo el efecto local de la orografía. Patrones similares han sido descritos previamente por Wiesmeier et al (2014) en el sureste de Alemania; por Rial et al (2015) Este incremento del COS con la lluvia, y por tanto con disponibilidad de agua en el suelo (Koster 2004), se justifica por una posible mayor intensidad de los procesos biológicos y mayor aporte de biomasa, tanto en superficie como por debajo de ella en el suelo. Mientras que en la superficie el aporte principal de COS se debe a la biomasa aérea, en el subsuelo el reservorio de COS también es importantes a través de las raíces (Jobbágy y Jackson 2000; Rumpel y Kögel-Knabner 2011; Albaladejo et al 2013).…”

“…no lineales) sus resultados son más difíciles de interpretar en términos ecológicos (Hastie et al 2008;Viscarra-Rossel y Behrens 2010;James et al 2013). Las técnicas de aprendizaje supervisado, como los ensambles de árboles de regresión tipo random forest (Breiman 2001), suelen preferirse para modelar relaciones complejas entre covariables y propiedades del suelo porque tienden a generar mejores predicciones (Grimm et al 2008;Blanco 2015;Rial et al 2015), y no tienen supuestos asociados a la estructura espacial de los datos como la geoestadística. Random forest es un método flexible con alto poder predictor, si bien su interpretabilidad es limitada (Richardson et al 2017).…”