Digital mapping of organic carbon content and stocks in soils of Cis-Salair drained plain using the Google Earth Engine online platform and the random forest algorithm

Мұқаба

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

For a key site on the Cis-Salair drained plain, digital mapping of the content of soil organic carbon (SOC) in the topsoil (0–30 cm) was conducted using the random forest algorithm implemented on the Google Earth Engine cloud platform. The following were used as predictors in the random forest model: 1) 19 bioclimatic variables from WorldClim; 2) 5 climatic variables calculated based on WorldClim data and soil-climate atlas data; 3) 8 vegetation indices calculated based on Landsat 8 OLI images; 4) 26 morphometric characteristics of the terrain calculated based on the ALOS DEM; 5) 2 variables describing the spatial location. The correlation coefficients (R) between the content of SOC and the values of the predictors were taken into account when forming sets of predictors: 1) BIO11+RVI; 2) Longitude+CNBL; 3) SAT10+CC+Texture; 4) 60 predictors; 5) 42 (without relief curvatures, vegetation indices and predictors with zero values); 6) 37 (all with R > ±0.5); 7) 32 (all with R > ±0.3 without vegetation indices); 8) 27 (all with R > ±0.5 without vegetation indices); 9) 23 (without BIO1–19, relief curvatures, vegetation indices and predictors with zero values). The result of modeling the content of SOC based on 32 predictors and a training dataset (n=42) with a lower RMSE (0.72) was chosen as the best. Based on this model, a soil bulk density map was compiled using a pedotransfer function. This data, together with a map of the SOC content, was used to create a map of SOC stock. The SOC content in the arable layer (0–30 cm) varied from 1.3 to 6.1%, according to the actual data. The SOC stocks ranged from 84 t/ha to 203 t/ha. The highest levels of SOC content and stocks were found in the soils in the upper part of the slope. A gradual decrease in these values was noted as one moved downhill. The soil bulk density ranged from 1.20 g/cm³ to 1.36 g/cm³ and increased as one moved downhill, indicating a reverse trend compared to the SOC content and stocks. The total SOC stock in the arable layer (0–30 cm) of the soils of the studied territory with an area of 225 hectares amounted to 28.7 kt.

Авторлар туралы

N. Gopp

Institute of Soil Science and Agrochemistry SB RAS

Email: gopp@issa-siberia.ru
Novosibirsk, Russia

T. Nechaeva

Institute of Soil Science and Agrochemistry SB RAS

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: gopp@issa-siberia.ru
Novosibirsk, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Abdelbaki A.M. Evaluation of pedotransfer functions for predicting soil bulk density for U.S. soils. Ain Shams Engineering Journal. 2018. 9(4). P. 1611–1619. https://doi.org/10.1016/j.asej.2016.12.002
  2. Arinushkina E.V. Rukovodstvo po himicheskomu analizu pochv [Guidelines for chemical analysis of soils]. M.: Izd-vo MGU, 1970. 487 p. (In Russian).
  3. Afanas’ev V.N., Tsypin A.P. Ekonometrika v pakete STATISTICA: uchebnoe posobie po vypolneniyu laboratornyh rabot [Econometrics in STATISTICA Software: Manual for Laboratory Practicum]. Orenburg, Orenburg State Univ., 2008 204 p. (In Russian).
  4. Breiman L. Random forests. Machine learning. 2001. 45(1). P. 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
  5. Conrad O., Bechtel B., Bock M., Dietrich H., Fischer E., Gerlitz L., Wehberg J., Wichmann V., Böhner J. System for automated geoscientific analyses (SAGA) v. 2.1.4. Geoscientific Model Development. 2015. 8(7). P. 1991–2007. https://doi.org/10.5194/gmd-8-1991-2015
  6. Cutler D.R., Edwards T.C. Jr., Beard K.H., Cutler A., Hess K.T., Gibson J., Lawler J.J. Random forests for classification in Ecology. Ecology. 2007. 88. P. 2783–2792. https://doi.org/10.1890/07-0539.1
  7. Dharumarajan S., Hegde Rajendra, Singh S.K. Spatial prediction of major soil properties using Random Forest techniques – A case study in semi-arid tropics of South India // Geoderma Regional. 2017. 10. P. 154-162. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2017.07.005
  8. FAO. Standard operating procedure for soil organic carbon: Tyurin spectrophotometric method. Rom: FAO, 2021. https://www.fao.org/3/cb4757en/cb4757en.pdf
  9. FAO and ITPS. Global Soil Organic Carbon Map V1.5: Technical report. Rome, FAO, 2020. 169 p.
  10. Fick S.E., Hijmans R.J. WorldClim 2: new 1 km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology. 2017. 37(12). P. 4302–4315. https://doi.org/10.1002/joc.5086
  11. Gandhi U. JavaScript and the Earth Engine API. In: Cardille J.A., Crowley M.A., Saah D., Clinton N.E. (eds) Cloud-Based Remote Sensing with Google Earth Engine. Springer, Cham, 2024. https://doi.org/10.1007/978-3-031-26588-4_1
  12. Gopp N.V. Agroekologicheskij potencial zapadnoj chasti Kuznecko-Salairskoj geomorfologicheskoj provincii: metodika cifrovogo kartografirovaniya, geoprostranstvennyj analiz, korrelyaciya s soderzhaniem organicheskogo ugleroda v pochvah [Аgroecological potential of the western part of the Kuznetsk-Salair geomorphological province: digital mapping methodology, geospatial analysis, correlation with soil organic carbon content] // Počvy i okružaûŝаâ sreda. 2023. 6(3). e224. https://doi.org/10.31251/pos.v6i3.224 (In Russian).
  13. Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment. 2017. 202. P. 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
  14. Grimm R., Behrens T., Märker M., Elsenbeer H. Soil organic carbon concentrations and stocks on Barro Colorado Island – Digital soil mapping using Random Forests analysis // Geoderma. 2008. 146(1–2). P. 102–113. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2008.05.008
  15. Hengl T.A. Practical guide to geostatistical mapping of environmental variables. EC JRC, Ispra (Italy), 2007. 165 p.
  16. IUSS. Working Group WRB. World Reference Base for Soil Resources 2014. International soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. Update 2015. World Soil Resources Reports No. 106. FAO, Rome, 2015. https://www.fao.org/3/i3794en/I3794en.pdf
  17. McBratney A.B., Mendonça Santos M.L., Minasny B. On digital soil mapping. Geoderma. 2003. 117. P. 3–52. https://doi.org/10.1016/S0016-7061(03)00223-4
  18. Shishov L.L., Tonkonogov V.D., Lebedeva I.I., Gerasimova M.I. Klassifikaciya i diagnostika pochv Rossii [Classification and Diagnostic System of Russian Soils]. Smolensk, Oikumena, 2004. 342 p. (In Russian).
  19. Singh J., Knapp H.V., Demissie M. Hydrologic modelling of the Iroquois River watershed using HSPF and SWAT. Illinois State Water Survey Contract Report 2004-08. Illinois State Water Survey, Champaign. 2004. http://www.isws.illinois.edu/pubdoc/CR/ISWSCR2004-08.pdf
  20. Slyadnev A.P. Pochvenno-klimaticheskij atlas Novosibirskoj oblasti [Soil and climate atlas of the Novosibirsk region]. Novosibirsk: Nauka, 1978. 122 p. (In Russian).
  21. Sreenivas K., Dadhwal V.K., Kumar S., Harsha G.Sri, Mitran T., Sujatha G., Janaki Rama Suresh G., Fyzee M.A., Ravisankar T. Digital mapping of soil organic and inorganic carbon status in India // Geoderma. 2016. 269. P. 160–173. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2016.02.002
  22. Suleymanov A., Abakumov E., Alekseev I., Nizamutdinov T. Digital mapping of soil properties in the high latitudes of Russia using sparse data. Geoderma Regional. 36. 2024. e00776. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2024.e00776
  23. Vågen T.G., Winowiecki L.A., Tondoh J.E., Desta L.T., Gumbricht T. Mapping of soil properties and land degradation risk in Africa using MODIS reflectance // Geoderma. 2016. 263. P. 216–225. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.06.023

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».