توفر المنتجات العالمية للتربة مثل SoilGrids معلومات قيّمة للغاية، إلا أن دقتها المكانية (حوالي 250 م) غالبًا ما تكون خشنة جدًا لاتخاذ قرارات زراعية محلية دقيقة. يعمل المزارعون ومديرو الأراضي على مقاييس مكانية أدق بكثير.
يُظهر هذا المشروع سير عمل قائم على العلم المفتوح والقابل لإعادة الإنتاج لإنشاء خرائط عالية الدقة (30 م) للكربون العضوي في التربة من خلال خفض المقياس (Downscaling) لبيانات التربة العالمية منخفضة الدقة باستخدام صور أقمار صناعية عالية الدقة ومعلومات تضاريسية.
يُنَفَّذ سير العمل داخل دفتر Google Colab وهو مُصمم لأغراض:
- التعليم والتدريب
- النمذجة الأولية السريعة
- التحليل الجغرافي المكاني السحابي الشفاف
- الوصول إلى بيانات جغرافية مكانية مستضافة سحابيًا (Landsat، NASADEM، SoilGrids)
- اشتقاق متغيرات بيئية مرتبطة بعمليات التربة
- خفض مقياس بيانات الكربون العضوي باستخدام التعلم الآلي
- إنتاج خريطة للكربون العضوي بدقة عالية مع تقدير عدم اليقين
- إظهار تطبيق عملي لعلم جغرافي مكاني مفتوح وقابل لإعادة الإنتاج
- الإقليم: الأطلس التلي، شمال الجزائر
- الامتداد: نافذة زراعية تقريبًا 10 × 10 كم
- الدقة المكانية: 30 م (ناتج)
-
المتغير الهدف (المعلم)
رصيد الكربون العضوي من SoilGrids (عمق 0–30 سم، بدقة تقريبية 250 م) -
المتغيرات التفسيرية (المتعلمون)
مؤشرات الغطاء النباتي من Landsat:- MSAVI (مؤشر الغطاء النباتي المعدل للتربة)
- BSI (مؤشر التربة العارية)
- الارتفاع (NASADEM)
- الانحدار
-
استراتيجية خفض المقياس
- إعادة أخذ عينات بيانات الكربون العضوي منخفضة الدقة إلى شبكة 30 م
- تعلم العلاقة بين الكربون العضوي والمتغيرات البيئية
- التنبؤ المستمر بالكربون العضوي بدقة مكانية عالية
-
النموذج
Random Forest Regressor (مكتبة scikit-learn) -
تقدير عدم اليقين
- نهج تجميعي (عدة نماذج غابة عشوائية)
- الانحراف المعياري على مستوى البكسل كمؤشر لعدم اليقين
تم تنفيذ سير العمل الكامل في الدفتر التالي:
https://github.com/OpenClimateScience/Module_4_Open_Science_for_Soil_Health_FR/blob/main/Module_4_Open_Science_for_Soil_Health_FR.ipynb