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WORLDSOILS-Monitoring Topsoil Organic Carbon at Continental Scale Using Earth Observation Data

Tziolas, Nikolaos und Tsakiridis, Nikolaos und Sanz, Adrián und Yagüe Ballester, María Julia und Wesemael, Bas van und Dvorakova, Klara und Sabetizadeh, Marmar und Chabrillat, Sabine und Milewski, Robert und Abdelbaki, Asmaa und Heiden, Uta und Angelo, Pablo und Karlshöfer, Paul und Schwind, Peter und Müller, Rupert und Gholizadeh, Asa und Zizala, Daniel und Ben-Dor, Eyal und Efrati, Bar und Poggio, Laura und Genova, Giulio (2023) WORLDSOILS-Monitoring Topsoil Organic Carbon at Continental Scale Using Earth Observation Data. AGU Fall Conference, 2023-12-11 - 2023-12-15, San Francisco, USA.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: https://agu.confex.com/agu/fm23/meetingapp.cgi/Paper/1266320

Kurzfassung

The adoption of multidimensional and integrated approaches is crucial to support relevant economic operators with sustainable soil related policies and services. The combination of innovative technologies based on Earth Observation (EO), Artificial Intelligence (AI), and cloud computing has been identified as a game changer for operational and cost-effective soil organic carbon (SOC) monitoring, reporting and verification approaches. In close collaboration with users and stakeholders, the European Space Agency funded WORLDSOILS project aims to develop an EO-driven soil monitoring system on a suitable cloud environment, utilizing open-source EO data, additional variables, and indices derived from EO sources, along with reference data from the European LUCAS soil data archive. The system focuses on monitoring top SOC using AI techniques and is designed in a modular manner to allow future extension to additional soil indices. With a grid resolution of 50m over Europe, it enables the assessment of temporal changes in the topsoil layer at least once a year, even at the intra-field level. At the outset, the system prepares the EO database for SOC retrievals by utilizing per-pixel reflectance composites from satellite imagery, using a novel histogram separation thresholding approach. This allows the collection of exposed soil spectra expanding the analyzable area and eliminating the effect of ambient factors, such as soil moisture, for subsequent modeling steps. The composites are then segmented into exposed soil (croplands) and permanently vegetated pixels. For exposed soils, SOC estimation relies on multi-input 1-D convolutional neural networks using Sentinel-2 spectral bands, while digital soil mapping techniques based on quantile random forest are effectively employed to generate a SOC product for vegetated areas, utilizing environmental covariates from various sources and spectral composites. Three pilot regions in Belgium, Czech Republic and Greece have been identified for validation purposes, representing different bioclimatic European territories, vegetation types, land uses, and soil compositions.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/199241/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:WORLDSOILS-Monitoring Topsoil Organic Carbon at Continental Scale Using Earth Observation Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Tziolas, NikolaosLaboratory of Remote Sensing, Spectroscopy, and GIS, Department of Agriculture, Aristotle University of ThessalonikiNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tsakiridis, NikolaosLaboratory of Remote Sensing, Spectroscopy, and GIS, Department of Agriculture, Aristotle University of ThessalonikiNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sanz, AdriánGMVNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yagüe Ballester, María JuliaGMVNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wesemael, Bas vanGeorges Lemaître Centre for Earth and Climate Research, Earth and Life Institute, Université Catholique de LouvainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dvorakova, KlaraGeorges Lemaître Centre for Earth and Climate Research, Earth and Life Institute, Université Catholique de LouvainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sabetizadeh, MarmarGeorges Lemaître Centre for Earth and Climate Research, Earth and Life Institute, Université Catholique de LouvainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chabrillat, SabineGFZ PotsdamNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Milewski, RobertGFZ PotsdamNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Abdelbaki, AsmaaGFZ PotsdamNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Heiden, Utauta.heiden (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3865-1912NICHT SPEZIFIZIERT
Angelo, PabloPablo.Angelo (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8541-3856NICHT SPEZIFIZIERT
Karlshöfer, Paulpaul.karlshoefer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schwind, PeterPeter.Schwind (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0498-767XNICHT SPEZIFIZIERT
Müller, RupertRupert.Mueller (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3288-5814NICHT SPEZIFIZIERT
Gholizadeh, AsaCzech University of Life Sciences PragueNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zizala, DanielCzech University of Life Sciences PragueNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ben-Dor, EyalTel Aviv UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Efrati, BarTel Aviv UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Poggio, LauraISRICNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Genova, GiulioISRICNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2023
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:WORLDSOILS, SCMaP, soil organic carbon, remote sensing, Sentinel-2, spectral library, cloud environment, LUCAS, CNN, compositing
Veranstaltungstitel:AGU Fall Conference
Veranstaltungsort:San Francisco, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:11 Dezember 2023
Veranstaltungsende:15 Dezember 2023
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Optische Fernerkundung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Heiden, Dr.rer.nat. Uta
Hinterlegt am:16 Nov 2023 14:24
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:59

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