A Collaborative Platform for Soil Organic Carbon Inference Based on Spatiotemporal Remote Sensing Data

📄 arXiv: 2504.13962v2 📥 PDF

作者: Jose Manuel Aroca-Fernandez, Jose Francisco Diez-Pastor, Pedro Latorre-Carmona, Victor Elvira, Gustau Camps-Valls, Rodrigo Pascual, Cesar Garcia-Osorio

分类: cs.CY, cs.LG

发布日期: 2025-04-17 (更新: 2025-04-29)

备注: 28 pages, 11 figures. Submitted for review to "Environmental Modelling & Software"

💡 一句话要点

WALGREEN平台：利用时空遥感数据协同推断土壤有机碳含量

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 土壤有机碳 遥感数据 机器学习 云平台 时空分析

📋 核心要点

  1. 大规模土壤有机碳监测面临空间变异性、时间动态性和多因素影响等挑战。
  2. WALGREEN平台利用机器学习和时空遥感数据，构建预测模型，提升土壤有机碳推断能力。
  3. 该平台基于云技术，提供用户友好的界面，支持碳数据访问、趋势分析和决策支持。

📝 摘要（中文）

土壤有机碳（SOC）是衡量土壤健康、肥力和碳固存的关键指标，对于可持续土地管理和减缓气候变化至关重要。然而，由于空间变异性、时间动态性和多种影响因素，大规模SOC监测仍然具有挑战性。本文介绍WALGREEN平台，通过克服现有应用的局限性来增强SOC推断能力。WALGREEN利用机器学习和多样化的土壤样本，使用历史公共和私有数据生成预测模型。该平台基于云技术构建，为研究人员、政策制定者和土地管理者提供了一个用户友好的界面，用于访问碳数据、分析趋势并支持循证决策。WALGREEN使用Python、Java和JavaScript实现，通过脚本、OpenLayers和Thymeleaf在Model-View-Controller框架中集成了Google Earth Engine和Sentinel Copernicus。本文旨在推进土壤科学，促进可持续农业，并推动关键的生态系统应对气候变化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模土壤有机碳（SOC）监测的难题。现有方法受限于空间变异性、时间动态性以及多种影响因素，导致难以准确、高效地进行SOC评估。传统方法通常依赖于耗时且成本高昂的实地采样和实验室分析，难以满足大范围、长时间序列的监测需求。

核心思路：论文的核心思路是构建一个基于云平台的协同系统，利用机器学习算法和时空遥感数据，建立SOC预测模型。通过整合历史公共和私有数据，平台能够学习SOC的时空变化规律，并对未知区域的SOC含量进行推断。这种方法旨在降低监测成本，提高监测效率，并为可持续土地管理和气候变化减缓提供数据支持。

技术框架：WALGREEN平台采用Model-View-Controller（MVC）架构，主要包含以下模块：数据获取模块（集成Google Earth Engine和Sentinel Copernicus等遥感数据源）、数据预处理模块（进行数据清洗、校正和特征提取）、模型训练模块（利用机器学习算法构建SOC预测模型）、用户界面模块（提供数据访问、可视化和分析功能）。平台使用Python、Java和JavaScript等多种编程语言实现，前端采用OpenLayers和Thymeleaf技术，后端采用云服务器进行部署。

关键创新：WALGREEN平台的关键创新在于其协同性和可扩展性。该平台不仅集成了多种遥感数据源和机器学习算法，还提供了一个用户友好的界面，方便研究人员、政策制定者和土地管理者共享数据、模型和分析结果。此外，平台基于云技术构建，具有良好的可扩展性，能够处理大规模的时空遥感数据，并支持多种SOC预测模型的部署和评估。

关键设计：平台集成了Google Earth Engine和Sentinel Copernicus，通过脚本进行数据访问。前端使用OpenLayers进行地图展示和交互，使用Thymeleaf模板引擎生成动态网页。机器学习模型选择方面，论文可能使用了如随机森林、支持向量机或深度学习模型等，但具体模型细节未知。损失函数和网络结构等技术细节在摘要中未提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

摘要中未提供具体的实验结果或性能数据。平台的主要亮点在于其协同性、可扩展性和用户友好性，以及整合多种遥感数据源和机器学习算法的能力。具体的性能提升幅度以及对比基线未知。

🎯 应用场景

WALGREEN平台可应用于精准农业、土地资源管理、气候变化研究等领域。通过提供准确的土壤有机碳数据，该平台能够帮助农民优化施肥方案，提高作物产量；帮助政府制定合理的土地利用规划，保护土壤资源；帮助科学家研究气候变化对土壤碳循环的影响，评估碳封存潜力。该平台有望促进可持续农业发展，减缓气候变化，并为生态系统管理提供科学依据。

📄 摘要（原文）

Soil organic carbon (SOC) is a key indicator of soil health, fertility, and carbon sequestration, making it essential for sustainable land management and climate change mitigation. However, large-scale SOC monitoring remains challenging due to spatial variability, temporal dynamics, and multiple influencing factors. We present WALGREEN, a platform that enhances SOC inference by overcoming limitations of current applications. Leveraging machine learning and diverse soil samples, WALGREEN generates predictive models using historical public and private data. Built on cloud-based technologies, it offers a user-friendly interface for researchers, policymakers, and land managers to access carbon data, analyze trends, and support evidence-based decision-making. Implemented in Python, Java, and JavaScript, WALGREEN integrates Google Earth Engine and Sentinel Copernicus via scripting, OpenLayers, and Thymeleaf in a Model-View-Controller framework. This paper aims to advance soil science, promote sustainable agriculture, and drive critical ecosystem responses to climate change.