Monitoreo y modelado de carbono orgánico del suelo a través de métodos de aprendizaje automático utilizando datos de suelo y teledetección
Autores: Triantakonstantis, Dimitrios; Karakostas, Andreas
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Monitoreo y modelado de carbono orgánico del suelo a través de métodos de aprendizaje automático utilizando datos de suelo y teledetección
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Carbono orgánico del suelo
Aprendizaje automático
Redes neuronales
Bosques aleatorios
Máquinas de vectores de soporte
árboles de decisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
(1) Antecedentes: El carbono orgánico del suelo (SOC) es un parámetro importante de los suelos y un factor crítico en el ciclo global del carbono. El monitoreo preciso y la modelización del SOC son esenciales para evaluar la fertilidad del suelo, facilitar la gestión sostenible de la tierra y mitigar el cambio climático.
Descripción
(1) Antecedentes: El carbono orgánico del suelo (SOC) es un parámetro importante de los suelos y un factor crítico en el ciclo global del carbono. El monitoreo preciso y la modelización del SOC son esenciales para evaluar la fertilidad del suelo, facilitar la gestión sostenible de la tierra y mitigar el cambio climático.