先进的数据分析在土壤管理:集成方法使用远程/近端感应和机器学习

先进的数据分析和地理空间技术的应用在土壤管理已迅速增加。地理空间技术包括远程/近端土壤遥感、物联网(物联网),机器学习(ML),和云计算,为土壤管理至关重要。更重要的是,有一个增长的需求高质量和可靠的有效的农业土壤信息系统规划和管理。毫升,进步在近端/遥感和云计算将大大改变和主宰未来的土壤数据收集、分析和管理。近端土壤遥感光谱结合毫升和先进的地理空间分析,提供高分辨率的土壤层次。除此之外,多传感器数据融合结合毫升准确描述管理方法是至关重要的区域。云计算的实现提供了一种高通量的方法有效地存储、分析和共享地理空间数据,允许快速映射和监控领域和区域尺度的土壤。

地理空间技术的快速进步的速度、规模、多样性、和数字数据的复杂性需要适应土壤中现有流程管理。因此,它是至关重要的解决当前的土壤信息系统的局限性,和先进的地理空间技术的实现,建立一个可持续土地管理智能地理空间系统。这就需要构建一个健壮的土壤信息系统,将地理空间数据转换成一个可访问的形式。在地理空间的应用显著进步technology-cloud计算提供了快速访问和有效地使用大地理空间数据。这些数据包括光学/高光谱和雷达遥感结合毫升,可以更好的土壤测绘和更好的监测领域和区域尺度。应用光谱结合毫升是替代传统的湿法化学土壤属性和潜在的有毒元素(pt)的分析和监控。结合数据融合技术与ML方法提高土壤管理区域的描述精准农业应用程序。

这个特殊的问题关注潜在的整合先进的数据分析结合地理空间技术,包括远程和近端感应,描述土壤空间变异性的管理。我们邀请提交有关地理空间数据库基础和应用研究,近端土壤遥感,遥感数据相关联,光谱,空间,和时间信息多和高光谱图像的基础上,结合毫升土壤分析方法和管理within-field可变性。我们也欢迎提交评论文章,提供一个最新的概述在各种应用程序的当前状态的艺术近端/遥感结合毫升为适当的土壤分析和管理和云计算。特别是,研究和文学的文章可能包括但不限于以下主题:

•数字土壤制图

•光谱学和ML土壤分析

•远程/近端感应土壤污染物的映射

•土壤遥感和ML描述管理区域

•成像光谱土壤映射和监控

•云计算映射和监测土壤污染物