Kovács Zsófia Adrienn–Mészáros János–Árvai Mátyás–Laborczi Annamária–Szatmári Gábor–László Péter–Pásztor László: Talaj szervesszén térképezés a PRISMA műhold és a LUCAS SOIL adatbázis alapján
|
szeptember 24.
2021
|
Farsang Andrea
|
A talaj olyan alapvető ökoszisztéma-szolgáltatásokat nyújt, mint például az élelmiszer-termelés, az árvízmegelőzés és a szén megkötése. A talajok állapotának meghatározásának egyik kulcsparamétere a szerves széntartalom. A talaj szerves szén (SOC) tartalmának becslése fontos szerepet játszik a szénmegkötésben, az éghajlatváltozás és a talajdegradáció összefüggésében. A talajdegradáció miatt veszélyeztetetté válik a talaj ökoszisztéma szolgáltató képessége, emiatt a SOC tartalom és egyéb talajparaméterek monitorozása elengedhetetlenek.
A talajjal kapcsolatos adatok iránti növekvő igény és a magas költségek közötti kompromisszum hatékony megoldása a látható és infravörös spektroszkópia széleskörű felhasználása a talajtanban. A spektroszkópia méri a talajminta által visszavert fény azaz reflektancia mennyiségét a látható (VIS:400-780 nm) és az infravörös spektrális régiókban (IR: 780-2500 nm), amelynek spektrális jellemzőit alapvetően meghatározzák a talaj szerves és szervetlen összetevői. A reflexiós spektroszkópia ígéretesnek bizonyult a SOC mennyiségi meghatározásához mind laboratóriumban illetve terepi műszerrel.
A PRISMA (PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa) egy földmegfigyelő műhold közepes térbeli felbontású hiperspektrális radiométerrel a fedélzeten, amelyet az Olasz Űrügynökség fejlesztett ki. A hiperspektrális képek nagy lehetőséget nyújtanak a SOC feltérképezésére nagyobb léptékekben.
LUCAS (Land Use/Land Cover Area Frame Survey) program célja az Európai Unió földhasználatának és felszínborítottságának monitorozása, illletve az EU első teljesen egységes talajadatbázisának elkészítése valamint egy jövőbeni monitoring rendszer alapjainak lefektetése volt.
A motivációm illetve a témaválasztásomat az indokolta, hogy a doktori kutatásom során egy, országosan is reprezentatív spektrális könyvtárat (komplex spektrális analitikai adatbázist) hozok létre, két terepi műszer segítségével: hordozható XRF és spektroradiométer. A szintén a talajtakaróra vonatkozó megfigyelésekből származó, térbelileg nem folytonos, leggyakrabban pontszerűnek tekinthető másodlagos információkban rejlő potenciál azonban még messze nincs kihasználva. A térben nem folytonos megfigyelésekből származó másodlagos információk felhasználásától egyértelműen a talajtakaró egyes jellemzőire vonatkozó térbeli predikciók pontosítása várható. Sokrétű és megbízható térbeli talajinformációt pedig számos szakterület igényel, a hidrológiától kezdve a meteorológián és a mezőgazdaságon át a területi tervezésig. Ennél fogva biztosított a pontosabb és megbízhatóbb, illetve a folyamatos adatellátásnak köszönhetően akár fokozatosan javítható térbeli talajinformációk társadalmi hasznosulása.
Célom a PRISMA hiperspektrális műholdas képeinek tesztelése a talaj széntartalmának előrejelzésében, becslésében szintetizált LUCAS adatbázis spektrális adatok alapján. Hazai mintaterület SOC tartalmának a becslése a generált modellek és PRISMA képek felhasználásával, LUCAS spektrális adatainak konvertálása a PRISMA specifikációnak megfelelően. LUCAS adatbázisában talaj szerves széntartalmának PRISMA hullámhosszát vizsgáljuk, hogy melyik hullámhossz-tartomány korrelál a talaj szerves széntartalommal.
A későbbiek során gépi tanuláson alapuló modellek felépítése a cél (Random Forest és mesterséges neurális hálózatok). A kidolgozott, (i) nagy mennyiségű és egyben különböző minőségű adatokra épülő, illetve (ii) integrált geostatisztikai és gépi tanulási módszerekre alapozott digitális térképezési eljárások pedig egyéb föld- és környezettudományi alkalmazásokban is létjogosultságot nyerhetnek.
