論文の概要: Seeing Soil from Space: Towards Robust and Scalable Remote Soil Nutrient Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09576v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 12:08:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.511328
• Title: Seeing Soil from Space: Towards Robust and Scalable Remote Soil Nutrient Analysis
• Title（参考訳）: 宇宙から土壌を見る:ロバストでスケーラブルなリモート土壌栄養分析を目指して
• Authors: David Seu, Nicolas Longepe, Gabriel Cioltea, Erik Maidik, Calin Andrei,
• Abstract要約: 本研究では、農地の土壌特性を推定するための堅牢でスケーラブルなモデリングシステムを提案する。 このシステムは、プロキシとドライバを介して土壌を間接的にモデル化する手法と、直接スペクトルモデリングを組み合わせたハイブリッド・モデリング・アプローチを採用している。 本システムは,多種多様な気候帯にまたがる欧州の耕作地を対象とする調和データセットで検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Environmental variables are increasingly affecting agricultural decision-making, yet accessible and scalable tools for soil assessment remain limited. This study presents a robust and scalable modeling system for estimating soil properties in croplands, including soil organic carbon (SOC), total nitrogen (N), available phosphorus (P), exchangeable potassium (K), and pH, using remote sensing data and environmental covariates. The system employs a hybrid modeling approach, combining the indirect methods of modeling soil through proxies and drivers with direct spectral modeling. We extend current approaches by using interpretable physics-informed covariates derived from radiative transfer models (RTMs) and complex, nonlinear embeddings from a foundation model. We validate the system on a harmonized dataset that covers Europes cropland soils across diverse pedoclimatic zones. Evaluation is conducted under a robust validation framework that enforces strict spatial blocking, stratified splits, and statistically distinct train-test sets, which deliberately make the evaluation harder and produce more realistic error estimates for unseen regions. The models achieved their highest accuracy for SOC and N. This performance held across unseen locations, under both spatial cross-validation and an independent test set. SOC obtained a MAE of 5.12 g/kg and a CCC of 0.77, and N obtained a MAE of 0.44 g/kg and a CCC of 0.77. We also assess uncertainty through conformal calibration, achieving 90 percent coverage at the target confidence level. This study contributes to the digital advancement of agriculture through the application of scalable, data-driven soil analysis frameworks that can be extended to related domains requiring quantitative soil evaluation, such as carbon markets.
• Abstract（参考訳）: 環境変数は農業の意思決定に影響を及ぼす傾向にあるが、土壌評価のための手軽でスケーラブルなツールはまだ限られている。 本研究では,土壌有機炭素 (SOC), 窒素 (N), 可溶性リン (P), 交換性カリウム (K), およびpHを含む農地の土壌特性をリモートセンシングデータと環境共変量を用いて推定する,堅牢でスケーラブルなモデリングシステムを提案する。 このシステムは、プロキシとドライバを介して土壌を間接的にモデル化する手法と、直接スペクトルモデリングを組み合わせたハイブリッド・モデリング・アプローチを採用している。 我々は、放射移動モデル(RTM)と基礎モデルからの複素非線形埋め込みから導かれる解釈可能な物理インフォームド共変体を用いて、現在のアプローチを拡張した。 本システムは,多種多様な気候帯にまたがる欧州の耕作地を対象とする調和データセットで検証する。 評価は、厳密な空間的ブロッキング、階層化分割、統計的に異なる列車テストセットを強制する堅牢な検証フレームワークの下で行われ、故意に評価を難しくし、目に見えない領域に対してより現実的なエラー推定を生成する。 この性能は、空間的クロスバリデーションと独立したテストセットの両方の下で、目に見えない場所にわたって行われた。 SOCは5.12g/kgのMAEと0.77のCC、Nは0.44g/kgのMAEと0.77のCCを得た。 また、コンフォーマルキャリブレーションにより不確実性を評価し、目標の信頼性レベルで90%のカバレッジを達成する。 本研究は,炭素市場などの定量的土壌評価を必要とする関連分野に拡張可能な,スケーラブルでデータ駆動型土壌分析フレームワークの適用を通じて,農業のデジタル化に寄与する。

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