Multi-frequency SAR and optical data integration for continental-scale digital mapping of soil chemical properties across Europe
Notice bibliographique
Résumé
Timely and accurate spatial information on soil properties is essential for addressing global challenges, including climate change, food security, and ecosystem degradation. Despite advances in digital soil mapping (DSM), current approaches remain limited by reliance on optical satellite data and insufficient exploration of synthetic aperture radar (SAR) potential at continental scales. Here, we advance DSM by integrating multi-frequency SAR and optical satellite observations to map four key soil chemical properties—soil organic carbon, pH, extractable potassium, and total nitrogen—across Europe. Eleven scenarios with different data integrations, combined with two machine learners (support vector machine and random forest algorithms) and measurements from the LUCAS 2018 soil module, were employed to construct prediction models. The results confirm that continental-scale DSM is feasible using long-term optical and SAR observations. For all soil properties, C-band Sentinel-1 outperformed L -band PALSAR-1/2, and the integration of multi-frequency SAR data achieved prediction accuracies comparable to or even exceeding those of optical data, with R² improvements of approximately 29 %–87 % compared with using only L -band backscatter bands. The joint use of radar and optical observations produced the best performance, improving predictions of all soil properties compared to using optical data alone, with R² values ranging approximately from 0.31 to 0.60—highest for soil pH and lowest for soil total nitrogen. The relative importance of SAR features in the predictions varied with specific polarization modes and band frequencies, and radar indices were found to be more influential in models than backscatter bands. The generated soil property maps showed spatial patterns consistent with previous efforts based on multi-source environmental data. This study demonstrates that multi-frequency SAR data can both substitute for and complement optical data in DSM, offering new insights and practical directions for future model development. • C-band Sentinel-1 outperformed L -band PALSAR-1/2 in predictive performance. • Multi-frequency SAR achieved comparable or higher accuracy than optical data. • Microwave observations can replace or complement optical data in DSM. • The GEE platform efficiently supported DSM model development. • Radar indices were better predictors than raw backscatter bands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».