論文の概要: Assessing of Soil Erosion Risk Through Geoinformation Sciences and
Remote Sensing -- A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08430v1
- Date: Thu, 12 Oct 2023 15:53:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-15 10:38:21.946176
- Title: Assessing of Soil Erosion Risk Through Geoinformation Sciences and
Remote Sensing -- A Review
- Title（参考訳）: 地球情報科学とリモートセンシングによる土壌侵食リスクの評価 -レビュー-
- Authors: Lachezar Filchev, Vasil Kolev
- Abstract要約: この章の主目的は、さまざまなタイプや構造の浸食モデルとそれらの応用をレビューすることである。
地理情報システム(GIS)の空間分析機能を利用するいくつかの手法が土壌浸食リスク評価のために運用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: During past decades a marked manifestation of widespread erosion phenomena
was studied worldwide. Global conservation community has launched campaigns at
local, regional and continental level in developing countries for preservation
of soil resources in order not only to stop or mitigate human impact on nature
but also to improve life in rural areas introducing new approaches for soil
cultivation. After the adoption of Sustainable Development Goals of UNs and
launching several world initiatives such as the Land Degradation Neutrality
(LDN) the world came to realize the very importance of the soil resources on
which the biosphere relies for its existence. The main goal of the chapter is
to review different types and structures erosion models as well as their
applications. Several methods using spatial analysis capabilities of geographic
information systems (GIS) are in operation for soil erosion risk assessment,
such as Universal Soil Loss Equation (USLE), Revised Universal Soil Loss
Equation (RUSLE) in operation worldwide and in the USA and MESALES model. These
and more models are being discussed in the present work alongside more
experimental models and methods for assessing soil erosion risk such as
Artificial Intelligence (AI), Machine and Deep Learning, etc. At the end of
this work, a prospectus for the future development of soil erosion risk
assessment is drawn.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年間、世界的な広範囲な侵食現象の顕著な現象が研究された。
地球環境保護共同体は、土壌資源の保全や自然への人的影響を軽減するだけでなく、土壌栽培の新しいアプローチを導入する農村部での生活改善のために、発展途上国の地域、地域、大陸レベルでのキャンペーンを開始した。
国連の持続可能な開発目標が採用され、土地劣化中立(LDN)のようないくつかの世界イニシアチブが立ち上げられた後、世界は生物圏がその存在に依存している土壌資源の重要性を非常に認識するようになった。
この章の主目的は、さまざまなタイプや構造の浸食モデルとそれらの応用をレビューすることである。
地理情報システム(GIS)の空間分析機能を利用するいくつかの手法は、全世界および米国およびMESALESモデルにおいて、ユニバーサル土壌損失方程式(USLE)、改訂ユニバーサル土壌損失方程式(RUSLE)などの土壌侵食リスク評価のために運用されている。
これらのモデルは、人工知能(AI)や機械学習、ディープラーニングなどの土壌浸食リスクを評価するための、より実験的なモデルや手法と共に議論されている。
本研究の最後には,土壌浸食リスク評価の今後の発展に向けた展望を述べる。
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