農業用地の自発的な炭素市場プログラムを支援するデジタル土壌マッピング
James R Kellner1,2,3, Christian Clanton1, Kirk M Demuth1
1Perennial Climate Inc., Boulder, Colorado, United States of America.
PloS one
|September 2, 2025
まとめ
土壌有機炭素 (SOC) の正確な測定は,農業の炭素市場にとって極めて重要です. 機械学習とリモートセンシングを用いた新しいデジタル土壌マッピング・フレームワークにより,米国の農地のスケーラブルで正確な SOC 予測が提供されます.
科学分野:
- 農業科学
- 環境科学
- データサイエンス
背景:
- 農業における自発的な炭素市場 (VCM) プログラムは,正確な,スケーラブルな土壌有機炭素 (SOC) 測定を必要とする.
- 現在の障壁は,SOCの定量化技術の普及を妨げています.
- 現存する公的なSOCデータ製品には,フィールド測定を正確に反映する限界があります.
研究 の 目的:
- 農地における正確な大規模 SOC予測のためのデジタルマッピング (DSM) フレームワークを開発し,検証する.
- SOCの測定効率と精度を向上させることで,VCMプログラムにおける採用障壁を克服する.
- 開発されたDSMフレームワークのパフォーマンスを,既存の公的なSOCデータ製品と比較する.
主な方法:
- 空間共変数 (気候,地形,土壌特性,リモートセンシング) を使用した機械学習駆動のDSMフレームワークを開発しました.
- モデルトレーニングと検証のために,47の隣接する米国の州で農業用土地から5,230のSOC測定を使用しました.
- クロス・バリデーション (R2 = 0.811,RMSE = 0.041) を用いてモデルの性能を評価し,予測を独立したフィールド測定と既存のSOCデータ製品と比較した.
主要な成果:
- DSMフレームワークは,土壌の上部30cmのSOC含有量を正確に予測し,予測値と測定値の間の強い一致を示した (R2 = 0.811).
- 既存の公的なSOCデータ製品では,独立したフィールド測定を再現する精度が低いことが示されました.
- センチネル2の遠隔検知データ,気温,水文学的特徴はSOC含有量の主要な予測要因として特定されました.
結論:
- データを駆動するアルゴリズムと機能エンジニアリングは,農地のための正確なフィールドレベルのSOC推定を生成し,VCMスケールバリアを克服することができます.
- 地理的に代表的なトレーニングと検証データは,信頼できるSOCの定量化に不可欠です.
- 開発されたDSMフレームワークは,農業のVCMにおけるSOCモニタリングを改善するためのスケーラブルなソリューションを提供します.
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