Картографирование запасов органического углерода в почвах различного землепользования Южного Подмосковья на основе архивных данных и машинного обучения

Приведены результаты картографирования запасов почвенного органического углерода (ПОУ) в верхнем 10-сантметровом слое почв двух территориальных единиц Московской области (по сост. на 2007 г.) (1096 км² - территория Подольского района, 1101 км2 - территория Серпуховского района). На основании данных почвенной съемки 2007 г. (n = 282) в пределах этих территориальных образований построена модель зависимости запасов ПОУ, кг/м², от различных предикторов, полученных на основе архивных карт и данных дистанционного зондирования. Предиктивная модель gradient boosting machines объяснила 56 % дисперсии запасов ПОУ. Различия в запасах в пределах различных типов землепользования были количественно показаны. В то же время, в пределах отдельных типов наибольший вклад в объяснения различий внесли данные спектральной отражательной способности в ближнем инфракрасном канале (B5) Landsat-5 TM (объясняет пространственную изменчивость ПОУ среди залежей и урбанизированных территорий) и спектральный индекс NDVI - показатель количества фотосинтетически активной биомассы (объясняет пространственную изменчивость ПОУ в лесных экосистемах). Среднеквадратическая ошибка кросс-валидации RMSEcv = 0,67 кг/м² выбрана для описания неопределенности предсказания запасов ПОУ. Полученные данные можно использовать при расчетах потенциала почв к секвестрации углерода вследствие динамики землепользования на региональном уровне.

This study presents the result of topsoil (0-10 cm) soil organic carbon (SOC) mapping in two areas of Moscow Region (2007 status): 1096 km² - Podolsky District, and 1101 km² - Serpukhovsky District. Based on 2007 legacy soil sampling data (n = 282) within these areas, we have created a statistical model between the target variable (SOC stocks, kg/m²) and numerous covariates (legacy maps and remote sensing data). GBM model has explained 56% of soil organic carbon stocks variability. Differences in stocks within different land use types were shown quantitatively. At the same time, the spectral reflectance in the near infrared band (B5) of Landsat-5 TM made the greatest contribution in explaining the differences within individual types (among fallow lands and urbanized areas), and the spectral index NDVI has explained the spatial variability of soil organic carbon among forest ecosystems. The root mean square error of cross-validation (RMSEcv = 0.67 kg/m²) was chosen to describe the uncertainty of soil organic carbon stock prediction. According to the model, the total soil organic carbon stocks in the upper 10 cm soil layer of the Podolsky District were 2.65 ± 0.72 Tg, for the Serpukhovsky District - 2.77 ± 0.73 Tg.