Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

High-resolution agriculture soil property maps from digital soil mapping methods, Czech Republic

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00027049%3A_____%2F22%3AN0000019" target="_blank" >RIV/00027049:_____/22:N0000019 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/60460709:41210/22:92273

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0341816222000108" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0341816222000108</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2022.106024" target="_blank" >10.1016/j.catena.2022.106024</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    High-resolution agriculture soil property maps from digital soil mapping methods, Czech Republic

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Detailed maps of soil properties are essential for soil protection planning and management; however, creating very high-resolution maps at the national level with sufficient accuracy is a challenging task and remains unavailable for most countries. For the Czech Republic, very high resolution (20 m⋅pixel???? 1) soil property maps (soil organic carbon—SOC, texture, pH, bulk density, soil depth) were created using digital soil mapping methods, combined with a wide database of soil legacy and current samples. The latest approaches were employed for predictive mapping: a quantile random forest model with the determination of prediction intervals, a mosaic of bare soils from Sentinel-2 satellite data, a Gaussian pyramid of terrain attributes, and a buffer distance map. These variables were found to be among the most important in the resulting models. The properties were mapped with an RMSE accuracy of 0.43% SOC, 5.56–11.14% for texture fractions, 0.70 pH, 0.13 g⋅cm???? 3 bulk density, and 20.03 cm for soil depth, thus providing detailed data on soil cover. Greater levels of inaccuracy were found in areas with extreme values, for which further investigation is necessary either through more detailed sampling based on active learning, or adapted methods for enhanced predictive ability.

  • Název v anglickém jazyce

    High-resolution agriculture soil property maps from digital soil mapping methods, Czech Republic

  • Popis výsledku anglicky

    Detailed maps of soil properties are essential for soil protection planning and management; however, creating very high-resolution maps at the national level with sufficient accuracy is a challenging task and remains unavailable for most countries. For the Czech Republic, very high resolution (20 m⋅pixel???? 1) soil property maps (soil organic carbon—SOC, texture, pH, bulk density, soil depth) were created using digital soil mapping methods, combined with a wide database of soil legacy and current samples. The latest approaches were employed for predictive mapping: a quantile random forest model with the determination of prediction intervals, a mosaic of bare soils from Sentinel-2 satellite data, a Gaussian pyramid of terrain attributes, and a buffer distance map. These variables were found to be among the most important in the resulting models. The properties were mapped with an RMSE accuracy of 0.43% SOC, 5.56–11.14% for texture fractions, 0.70 pH, 0.13 g⋅cm???? 3 bulk density, and 20.03 cm for soil depth, thus providing detailed data on soil cover. Greater levels of inaccuracy were found in areas with extreme values, for which further investigation is necessary either through more detailed sampling based on active learning, or adapted methods for enhanced predictive ability.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    40104 - Soil science

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Catena

  • ISSN

    0341-8162

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    2022

  • Číslo periodika v rámci svazku

    212

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    24

  • Strana od-do

    106024

  • Kód UT WoS článku

    000791995200001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85122989943