論文の概要: Geospatial Soil Quality Analysis: A Roadmap for Integrated Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09817v2
- Date: Sat, 13 Dec 2025 01:31:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-17 14:48:05.918902
- Title: Geospatial Soil Quality Analysis: A Roadmap for Integrated Systems
- Title（参考訳）: 地理空間的土壌品質分析 : 統合システムのためのロードマップ
- Authors: Habiba Ben Abderrahmane, Slimane Oulad-Naoui, Benameur Ziani,
- Abstract要約: 土壌品質(SQ)は、持続可能な農業、環境保全、土地利用計画において重要な役割を担っている。
従来のSQアセスメント技術は、コストが高く、労働集約的なサンプリングと実験室の分析に依存し、空間的および時間的カバレッジを制限する。
地理情報システム(GIS)、リモートセンシング、機械学習(ML)の進歩は効率的なSQ評価を可能にした。
本稿では,多ソース土壌データ,GISおよびリモートセンシングツール,および透過的かつスケーラブルな土壌品質評価を支援する機械学習技術を統合する,統一的でモジュール化されたパイプラインを提案する。
- 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: Soil quality (SQ) plays a crucial role in sustainable agriculture, environmental conservation, and land-use planning. Traditional SQ assessment techniques rely on costly, labor-intensive sampling and laboratory analysis, limiting their spatial and temporal coverage. Advances in Geographic Information Systems (GIS), remote sensing, and machine learning (ML) enabled efficient SQ evaluation. This paper presents a comprehensive roadmap distinguishing it from previous reviews by proposing a unified and modular pipeline that integrates multi-source soil data, GIS and remote sensing tools, and machine learning techniques to support transparent and scalable soil quality assessment. It also includes practical applications. Contrary to existing studies that predominantly target isolated soil parameters or specific modeling methodologies, this approach consolidates recent advancements in Geographic Information Systems (GIS), remote sensing technologies, and machine learning algorithms within the entire soil quality assessment pipeline. It also addresses existing challenges and limitations while exploring future developments and emerging trends in the field that can deliver the next generation of soil quality systems making them more transparent, adaptive, and aligned with sustainable land management.
- Abstract（参考訳）: 土壌品質(SQ)は、持続可能な農業、環境保全、土地利用計画において重要な役割を担っている。
従来のSQアセスメント技術は、コストが高く、労働集約的なサンプリングと実験室の分析に依存し、空間的および時間的カバレッジを制限する。
地理情報システム(GIS)、リモートセンシング、機械学習(ML)の進歩は効率的なSQ評価を可能にした。
本稿では、複数ソース土壌データ、GISおよびリモートセンシングツールを統合した統一モジュールパイプラインと、透明でスケーラブルな土壌品質評価を支援する機械学習技術とを統合した、以前のレビューとを区別した総合的なロードマップを提案する。
実用的応用も含んでいる。
近年の地理情報システム(GIS)、リモートセンシング技術、および土壌品質評価パイプライン全体における機械学習アルゴリズムの進歩が注目されている。
また、次世代の土壌品質システムをより透明で適応的かつ持続可能な土地管理と整合させることができる分野における、将来の発展と新興トレンドを探求しながら、既存の課題や制限に対処する。
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