Mejora de la estimación de la humedad superficial del suelo basada en las propiedades del suelo y la fusión espectral...

Área de la Ciencia:

• Ciencias del medio ambiente
• Detección remota
• Ciencias del suelo

Sus antecedentes:

• La deficiencia de humedad del suelo plantea desafíos significativos en la agricultura y la gestión ambiental.
• La estimación precisa de SM es crucial para la gestión de los recursos hídricos y el modelado climático.
• Los métodos de estimación existentes a menudo carecen de la precisión requerida.

Objetivo del estudio:

• Mejorar la precisión de la predicción del contenido de humedad del suelo.
• Integrar los índices espectrales derivados de la teledetección en las funciones de pedotransferencia (PTF).
• Evaluar el rendimiento de diferentes índices espectrales en la mejora de la estimación de SM.

Principales métodos:

• Recogió muestras de la superficie del suelo de 100 sitios en tres regiones de China.
• Las imágenes satelitales multispectrales fusionadas de Landsat 8 y Sentinel-2 utilizan el algoritmo Gram-Schmidt (G-S).
• Los índices espectrales derivados del suelo (SSI), los índices espectrales de la vegetación (VSI) y los índices espectrales de la humedad (MSI).
• Se han desarrollado PTF mediante la combinación de propiedades del suelo fácilmente medibles (RM-SP) con diversos índices espectrales.

Principales resultados:

• El PTF basal utilizando sólo RM-SPs mostró una precisión limitada (R2=0,22).
• La integración de índices espectrales mejoró significativamente la precisión de la predicción de SM.
• El modelo que combina RM-SP y MSI (PTF13) logró la mayor precisión (R2=0,89, RMSE=3,28 cm3/cm3, MAE=2,29 cm3/cm3).
• Los modelos basados en MSI superaron a los modelos basados en SSI y VSI.

Conclusiones:

• La integración de RM-SP con los índices espectrales derivados de los datos multispectrales fusionados G-S mejora sustancialmente la precisión de la estimación de SM.
• Los índices espectrales de humedad son particularmente eficaces para mejorar la precisión de la predicción de SM.
• Este enfoque ofrece un método prometedor para un monitoreo preciso y eficiente de la humedad del suelo.