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  • PLANT AND SOIL//(VOL. 473, ISSUE 1)

    Volumen: 473, Numero: 1, Páginas: [25] p.

    IMPROVING THE REMOTE ESTIMATION OF SOIL ORGANIC CARBON IN COMPLEX ECOSYSTEMS WITH SENTINEL-2 AND GIS USING GAUSSIAN PROCESSES REGRESSION

    Abstract

    Background and aims The quantitative retrieval of soil organic carbon (SOC) storage, particularly for soils with a large potential for carbon sequestration, is of global interest due to its link with the carbon cycle and the mitigation of climate change. However, complex ecosystems with good soil qualities for SOC storage are poorly studied. Methods The interrelation between SOC and vari- ous vegetation remote sensing drivers is understood to demonstrate the link between the carbon stored in the vegetation layer and SOC of the top soil lay- ers. Based on the mapping of SOC in two horizons (0?30 cm and 30?60 cm) we predict SOC with high were able to improve the estimation accuracy between 3?21% compared to previous results of the same study area. CWC emerged as the most relevant bio- physical variable for SOC prediction.


    Keywords


    Sentinel-2 · Carbon stock mapping · Soil organic carbon (SOC) · Gaussian processes regression · Vegetation indices · Ecuadorian páramo


    Resumen

    Antecedentes y objetivos La recuperación cuantitativa dealmacenamiento de carbono orgánico del suelo (COS), particularmente parasuelos con un gran potencial para la captura de carbono,es de interés mundial por su vínculo con el carbonociclo y la mitigación del cambio climático. Sin embargo,ecosistemas complejos con buenas cualidades de suelo para SOCalmacenamiento están poco estudiados.Métodos La interrelación entre SOC y vari-Los impulsores de teledetección de vegetación ous se entiendenpara demostrar el vínculo entre el carbono almacenadoen la capa de vegetación y COS de la capa superficial del suelo.ers. Basado en el mapeo de SOC en dos horizontes(0?30 cm y 30?60 cm) predecimos SOC con altofueron capaces de mejorar la precisión de la estimación entre3?21% en comparación con los resultados anteriores de la mismaÁrea de estudio. CWC surgió como el bio-variable física para la predicción del SOC.


    Palabras Clave


    Sentinel-2 · Mapeo de reservas de carbono · Carbono orgánico del suelo (COS) · Procesos gaussianos regresión · Índices de vegetación · Páramo ecuatoriano





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