Esse método pode ajudar a responder a perguntas-chave no campo agrícola, como como a topografia paisagística pode afetar a erosão do solo e a dinâmica da matéria orgânica do solo. A principal vantagem dessa técnica é que ela é aplicável a locais com observações limitadas, e fornece uma estimativa econômica dos estoques de carbono orgânico do solo e processos de redistribuição do solo. Primeiro, colete dados do site do GeoTREE Light Detection and Ranging Mapping Project.
Selecione o tipo de limite e a região para ampliar para uma área específica. Em seguida, desenhe um polígono para baixar a detecção de luz e as telhas para a área de estudo selecionada. Converta a detecção de luz bruta e os dados de variação para um arquivo LAS usando a ferramenta de mapeamento do sistema de informações geográficas.
Em seguida, gere modelos de elevação digital, ou DEMS, com uma resolução espacial de três metros usando interpolação inversa ponderada à distância. Filtre o DEMS de três metros duas vezes com um filtro de passagem baixa de três núcleos para reduzir os ruídos associados à variação local. Para gerar métricas topográficas, clique primeiro em Importar Raster na seção Importação/Exportação para importar o DEMS filtrado de três metros em SAGA.
Em seguida, clique no módulo Inclinação, Aspecto, Curvatura da SAGA com as configurações padrão para gerar a inclinação, a métrica relacionada à curvatura e a métrica de curvatura geral usando os DEMs filtrados. Clique no módulo de topo de divisão de acúmulo de fluxo da SAGA e selecione O Infinito Determinístico como o método para gerar a métrica de acumulação de fluxo usando os DEMs filtrados. A seguir, clique no módulo SAGA Topographic Openness com as configurações padrão para gerar a métrica de abertura positiva usando uma imagem amplificada do eixo Z filtrada.
O alargamento das distâncias verticais nos modelos de elevação digital melhora a distinção da abertura positiva em locais com uma superfície relativamente plana. Clique no módulo baseado em campo LS-Factor da SAGA com as configurações padrão para gerar as métricas do fator de inclinação e comprimento de inclinação de inclinação usando os DEMs filtrados. Em seguida, clique no módulo Flow Path Length da SAGA com as configurações padrão para gerar a métrica de comprimento do caminho de fluxo usando os DEMs filtrados.
Clique no módulo Gradiente de Distância downslope da SAGA com as configurações padrão para gerar a métrica do índice downslope usando os DEMs filtrados. Agora, clique no módulo ÍNDICE DE Umidade saga e selecione a área de captação absoluta como o tipo de área para gerar a área de captação e métricas do índice de umidade topográfica usando os DEMs filtrados. Clique no módulo Stream Power Index da SAGA e selecione a área de captura pseudo específica como a conversão de área para gerar a métrica do índice de energia de fluxo usando os DEMs filtrados.
Depois disso, gere mapas de elevação máxima com vários raios. Filtre os mapas de elevação máxima duas vezes através de um filtro de passagem baixa de três núcleos. Subtraia o DEM filtrado de três metros dos mapas de elevação máxima filtrados para obter uma série de mapas de alívio.
Extrair uma série de variáveis de alívio para vários locais. Realize a análise dos componentes principais nas variáveis de alívio para converter os relevos em componentes de relevo topográfico. Selecione os principais componentes que explicam mais de 90% de variância do conjunto de dados de alívio como as métricas de alívio topográficas.
Padronize os sete mapas de alívio usando desvio médio e padrão. Criar componentes principais de alívio por soma do relevo topográfico padronizado ponderado pelos carregamentos correspondentes. Ao criar a métrica de alívio, é importante gerar imagens de alívio em várias escalas espaciais para limitar as incertezas associadas à seleção arbitrária de raios porque os controles de alívio nas propriedades do solo poderiam ser influenciados por escalas espaciais de alívio.
Selecione uma série de locais de campo de cultivo que possam representar adequadamente as características paisagísticas da área de estudo e vários campos representativos de pequenas escalas que podem ser amostrados intensamente. Carregue todas as coordenadas de localização da amostra para um sistema de posicionamento geográfico baseado em código e localize-as fisicamente no campo. Em seguida, colete três amostras para cada local de amostragem da camada superior de solo de 30 centímetros usando uma sonda push.
Registo geográfico coordena informações dos locais de amostragem utilizando o sistema de posicionamento geográfico. Na sequência, peneirar a amostra do solo com uma tela de dois milímetros. Pesar as amostras do solo após a secagem.
Calcule a densidade do solo utilizando os volumes totais da amostra em locais e pesos amostrais. Misture as três amostras do mesmo local para obter uma amostra de solo composto. Triture um subsample de 10 gramas do solo peneirado para um pó muito fino com um moinho de rolo.
Agora, meça o teor total de carbono do solo na amostra de rolos moídos através da combustão em um analisador elementar CN a uma temperatura de 1350 graus Celsius. Depois de assar a matéria orgânica do solo em um forno, estime o teor de carbono carbonato de cálcio analisando o carbono restante. Agora, coloque as amostras de solo peneiradas a granel de dois milímetros em béquers Marinelli, e seque-os.
Coloque o béquer no detector e meça a concentração de césio de cada amostra através da análise de raios gama usando um sistema de espectroscopia que recebe entradas de três cristais de germânio coaxial de alta pureza em analisadores de 8,192 canais. Regisso recorde a saída de concentração de césio. Por fim, calcule a taxa de redistribuição do solo usando o inventário de césio aplicando o Modelo de Equilíbrio de Massa II em um programa de complementação de planilha.
460 locais de campo de cultivo foram selecionados aleatoriamente para obter informações topográficas na Bacia hidrográfica de Walnut Creek, em Iowa. Resultados de análises de correlação entre métricas topográficas e densidade orgânica de carbono do solo, a redistribuição do solo é apresentada aqui. O índice de umidade topográfica e o relevo topográfico em larga escala apresentaram as maiores correlações com as taxas de densidade e redistribuição do solo, respectivamente.
Os padrões espaciais das duas métricas apresentaram altos valores na área depressal e baixos valores em áreas inclinada e de cume. No entanto, as diferenças entre as duas métricas ocorreram em áreas de vala, onde o índice de umidade topográfica apresentou valores extremamente elevados, mas os valores de relevo topográfico em larga escala não foram diferentes das áreas adjacentes. Cinco componentes principais topográficos selecionados para construir modelos baseados em topografia estão listados aqui.
Mais de 70 e 65% da variabilidade na densidade orgânica de carbono do solo e nas taxas de redistribuição do solo foram explicadas pelo modelo de regressão igualmente quadrado com variáveis inteiras, respectivamente. Para os modelos com covariada collinear removido, a eficiência da simulação foi ligeiramente inferior ao modelo de regressão quadrado ordinário com modelo de variáveis inteiras. Para os modelos SPCR, são observadas eficiências de simulação semelhantes ao modelo de regressão quadrado de forma escalonada com covariada collinear removida.
Os mapas de redistribuição de carbono orgânico do solo gerados a partir de modelos SPCR revelaram padrões consistentes entre simulações de modelos e medições de campo. Essa técnica abre caminho para pesquisadores do campo da agricultura explorarem a redistribuição do solo e os padrões de matéria orgânica em escalas divisoras e regionais. A técnica poderia ser melhorada com maior refinamento da detecção de luz e dados variados e inclusão de métricas topográficas adicionais.
