Почвенный институт им. В.В. Докучаева

E-mail: info@esoil.ru
Тел./Факс: +7 (495) 951-50-37
search  поиск  

Крупномасштабное цифровое картографирование содержания органического углерода почв с помощью методов машинного обучения

А. В. Чинилин1, И. Ю. Савин2

1РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, Россия, 127550 Москва, ул. Тимирязевская, 49
2Почвенный институт им. В.В. Докучаева, Россия, 119017 Москва, Пыжевский пер., 7

Приведены результаты цифрового картографирования содержания органического углерода в пахотных горизонтах почв и оценки точности получаемых моделей с использованием методов машинного обучения для участка Среднерусской возвышенности Воронежской области. Цифровое картографирование основывалось на 22 точках почвенного опробования, используемых для обучения и проверки моделей, а также на нескольких наборах переменных-предикторов, в качестве которых выступали цифровая модель рельефа, производные от нее и данные дистанционного зондирования различного пространственного разрешения. Для построения моделей пространственного варьирования исследуемого свойства использовали несколько методов, основанных на деревьях решений: ансамбль деревьев решений, бустинг регрессионных деревьев и байесовские регрессионные деревья. Оценку точности полученных картографических моделей определяли методом перекрестной проверки, при этом в качестве показателей точности использовали коэффициент детерминации, среднюю абсолютную ошибку и корень среднеквадратичной ошибки. По результатам моделирования выявлено, что с использованием переменных-предикторов, представленных цифровой моделью рельефа, ее производными и данными Landsat 8 удалось получить более устойчивые модели, причем коэффициент детерминации изменяется от 0.6 до 0.7, RMSEcv, т.е. ошибка прогноза от 0.5791 до 0.6520. Лучшая модель получена с помощью метода байесовских регрессионных деревьев; тогда как для переменных-предикторов, представленных цифровой моделью рельефа, ее производными и данными Sentinel 2 – от 0.47 до 0.55, ошибка прогноза от 0.7031 до 0.7909. Выявлено, что в описанных моделях по различным наборам данных наиболее значимыми оказывались разные переменные-предикторы.

Ключевые слова: пространственное прогнозирование, цифровая модель рельефа, метод ансамблей деревьев решений, бустинг

DOI: 10.19047/0136-1694-2018-91-46-62

Ссылки для цитирования

Чинилин А.В., Савин И.Ю. Крупномасштабное цифровое картографирование содержания органического углерода почв с помощью методов машинного обучения // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2018. Вып. 91. С. 46-62. doi: 10.19047/0136-1694-2018-91-46-62

Chinilin A.V., Savin I. Yu. The large scale digital mapping of soil organic carbon using machine learning algorithms, Dokuchaev Soil Bulletin, 2018, Vol. 91, pp. 46-62. doi: 10.19047/0136-1694-2018-91-46-62

The large scale digital mapping of soil organic carbon using machine learning algorithms

A. V. Chinilin1, I. Yu. Savin2

1RSAU-MTAA, 127550, Russian Federation, Moscow, Timiryazevskaya st., 49
2V.V. Dokuchaev Soil Science Institute, Russia, 119017, Moscow, Pyzhevskii per. 7-2

The results of digital mapping of organic carbon content within the arable horizons of soils and the assessment of obtained models accuracy with the use of machine learning methods for the area of Central Russian Upland in Voronezh Oblast are presented. The digital mapping was based on 22 points of soil samplings, applied for the learning and verification of models, and also on several sets of predictor variables. We took also digital elevation model, its derivatives and also remote sensing data of different spatial resolution as predictor variables. Several methods were used to create the spatial variability models for the investigated property based on the decision trees methods: random forest, boosting regression trees and Bayessian regression trees. The assessment of the models obtained accuracy was conducted by a method of cross-validation. As the accuracy indices we used the determination coefficient, mean absolute error and the root mean square error. The modelling results showed that the use of predictor variables presented by digital elevation model, its derivatives and Landsat 8 data we were able to obtain more sustainable models. The determination coefficient varied from 0.6 to 0.7, RMSEcv, i.e., the prognosing error varied from 0.5791 to 0.6520. Whereas, the best model was obtained with the method of Bayessian regression trees; whereas the predictor variables presented by the digital elevation model, its derivatives and Sentinel 2 data determination coefficient varied from 0.47 to 0.55, and the prognosing error varied from 0.7031 to 0.7909. It was revealed that in the described models according to different data sets the most significant were the various predictor variables.

Key words: spatial prediction, digital elevation model, random forest, boosting

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Добровольский Г.В., Урусевская И.С. География почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2015. 458 c.
  2. Жоголев А.В. Актуализация региональных почвенных карт на основе спутниковых и геоинформационных технологий (на примере Московской области): Автореф. дис. ... к. с.-х. н. М., 2016. 22 c.
  3. Савин И.Ю., Прудникова Е.Ю. Об оптимальном сроке спутниковой съемки для картографирования пахотных почв // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2014. № 74. С. 66-77.
  4. Флоринский И.В. Гипотеза Докучаева — центральная идея цифрового прогнозного почвенного картографирования (к 125-летию публикации). Почвоведение. 2012. № 4. С. 500-506.
  5. Arrouays D., Savin I., Leenaars J., McBratney A.B. (eds.) GlobalSoilMap - Digital Soil Mapping from Country to Globe. Balkem: CRC Press, 2018. 174 p.
  6. Arrouays D., McKenzie N., Hempel J., Richer de Forges A., McBratney A. GlobalSoilMap: basis of the global spatial soil information system. Balkem: CRC Press, 2014. 494 p.
  7. Breiman L. Random Forests // Machine Learning. 2001. № 1 (45). C. 5–32. doi: 10.1023/A:1010933404324
  8. Bui E.N., Henderson B.L., Viergever K. Knowledge discovery from models of soil properties developed through data mining // Ecological Modelling. 2006. № 3 (191). C. 431–446. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2005.05.021
  9. Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System // Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2016. 785–794 с. doi: 10.1145/2939672.2939785
  10. Chipman H.A., George E.I., McCulloch R.E. BART: Bayesian additive regression trees // The Annals of Applied Statistics. 2010. № 1 (4). C. 266–298. doi: 10.1214/09-AOAS285
  11. Conrad O., Bechtel M., Bock M., Dietrich H., Fischer E. System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4 // Geoscientific Model Development. 2015. № 7 (8). C. 1991–2007. doi: 10.5194/gmd-8-1991-2015
  12. Gobin A. Participatory and spatial-modeling methods for land resources analysis. PhD thesis. Katholik Universiteit, Leuven, 2000. 282 c.
  13. Grinand C., Arrouays D., Laroche D., Martin M.P. Extrapolating regional soil landscapes from an existing soil map: Sampling intensity, validation procedures, and integration of spatial context // Geoderma. 2008. № 1 (143). C. 180–190. doi: 10.1016/j.geoderma.2007.11.004
  14. Hengl T., Heuvelink G.B.M., Kempen B., Leenaars J.G.B., Walsh M. Mapping Soil Properties of Africa at 250 m Resolution: Random Forests Significantly Improve Current Predictions // PLOS ONE. 2015. № 6 (10). C. e0125814. doi: 10.1371/journal.pone.0125814
  15. Hengl T., Mendes de Jesus J., Heuvelink G.B.M., Ruiperez Gonzalez M., Kilibarda M. SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning // PLOS ONE. 2017. № 2 (12). C. e0169748. doi: 10.1371/journal.pone.0169748
  16. Hengl T., Leenaars K., Shepherd K.D., Walsh M., Heuvelink G.B.M. Soil nutrient maps of Sub-Saharan Africa: assessment of soil nutrient content at 250 m spatial resolution using machine learning // Nutrient Cycling in Agroecosystems. 2017. № 1 (109). C. 77–102. doi: 10.1007/s10705-017-9870-x
  17. Jenny H. Factors of Soil Formation // Soil Science. 1941. № 5 (52). C. 415. doi: 10.1097/00010694-194111000-00009
  18. Kuhn M. Building Predictive Models in R Using the caret Package // Journal of Statistical Software. 2008. № 5 (28). doi: 10.18637/jss.v028.i05
  19. Lagacherie P., Holmes S. Addressing geographical data errors in a classification tree for soil unit prediction // International Journal of Geographical Information Science. 1997. № 2 (11). C. 183–198. doi: 10.1080/136588197242455
  20. McBratney A., Mendonça Santos M., Minasny B. On digital soil mapping // Geoderma. 2003. № 1–2 (117). C. 3–52. doi: 10.1016/S0016-7061(03)00223-4
  21. Minasny B., McBratney A.B. A conditioned Latin hypercube method for sampling in the presence of ancillary information // Computers & Geosciences. 2006. № 9 (32). C. 1378–1388. doi: 10.1016/j.cageo.2005.12.009
  22. Core R., Team R. A language and environment for statistical computing // 2016.
  23. Sollich P., Krogh A. Learning with ensembles: How overfitting can be useful, Proceedings of the 1995 Conference, Vol. 8, 1996. 190–196 с.
  24. Taghizadeh-Mehrjardi R., Minasny B., McBratney A.B., Triantafilis J. Digital soil mapping of soil classes using decision trees in central Iran // Proceedings of the 5th Global Workshop on Digital Soil Mapping, 2012. C. 197–202. doi: 10.1201/b12728-40
  25. Vermote E., Justice C., Claverie M., Franch B. Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product // Remote Sensing of Environment. 2016. № 185. C. 46–56. doi: 10.1016/j.rse.2016.04.008

REFERENCES

  1. Dobrovol'skii G.V., Urusevskaya I.S. Soil geography, Moscow, MGU Publ., 2015, 458 p. (in Russian)
  2. Zhogolev A.V. Regional soil maps actualization based on geographical information systems and remote sensing data (the case of Moscow region), Extended abstract of candidate's thesis, 2016, 22 p. (in Russian)
  3. Savin I.Yu., Prudnikova E.Yu. About optimal dates of satellite images acquisition for arable soil mapping, Dokuchaev Soil Bulletin.2014, V. 74, pp. е52-е61.
  4. Florinsky I.V. The Dokuchaev Hypothesis as a Basis for Predictive Digital Soil Mapping (On the 125th Anniversary of Its Publication), Eurasian Soil Science, 2012, V. 45 (4), pp. 445-451. doi: 10.1134/S1064229312040047
  5. Arrouays D., Savin I., Leenaars J., McBratney A.B. (eds.) GlobalSoilMap - Digital Soil Mapping from Country to Globe, Balkem, CRC Press, 2018, 174p.
  6. Arrouays D., McKenzie N., Hempel J., Richer de Forges A., McBratney A. GlobalSoilMap: basis of the global spatial soil information system, Balkem, CRC Press, 2014, 494 p.
  7. Breiman L. Random Forests, Machine Learning, 2001, No. 1 (45), pp. 5–32. doi: 10.1023/A:1010933404324
  8. Bui E.N., Henderson B.L., Viergever K. Knowledge discovery from models of soil properties developed through data mining, Ecological Modelling, 2006, No. 3 (191), pp. 431–446. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2005.05.021
  9. Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System, Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2016, pp.785–794. doi: 10.1145/2939672.2939785
  10. Chipman H.A., George E.I., McCulloch R.E. BART: Bayesian additive regression trees, The Annals of Applied Statistics, 2010, No. 1 (4), pp. 266–298. doi: 10.1214/09-AOAS285
  11. Conrad O., Bechtel M., Bock M., Dietrich H., Fischer E. System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4, Geoscientific Model Development, 2015, No. 7 (8), pp. 1991–2007. doi: 10.5194/gmd-8-1991-2015
  12. Gobin A. Participatory and spatial-modeling methods for land resources analysis, PhD thesis, Katholik Universiteit, Leuven, 2000, 282 p.
  13. Grinand C., Arrouays D., Laroche D., Martin M.P. Extrapolating regional soil landscapes from an existing soil map: Sampling intensity, validation procedures, and integration of spatial context, Geoderma, 2008, No. 1 (143), pp. 180–190. doi: 10.1016/j.geoderma.2007.11.004
  14. Hengl T., Heuvelink G.B.M., Kempen B., Leenaars J.G.B., Walsh M. Mapping Soil Properties of Africa at 250 m Resolution: Random Forests Significantly Improve Current Predictions, PLOS ONE, 2015, No. 6 (10), pp. e0125814. doi: 10.1371/journal.pone.0125814
  15. Hengl T., Mendes de Jesus J., Heuvelink G.B.M., Ruiperez Gonzalez M., Kilibarda M. SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning, PLOS ONE, 2017, No. 2 (12), pp. e0169748. doi: 10.1371/journal.pone.0169748
  16. Hengl T., Leenaars K., Shepherd K.D., Walsh M., Heuvelink G.B.M. Soil nutrient maps of Sub-Saharan Africa: assessment of soil nutrient content at 250 m spatial resolution using machine learning, Nutrient Cycling in Agroecosystems, 2017, No. 1 (109), pp. 77–102. doi: 10.1007/s10705-017-9870-x
  17. Jenny H. Factors of Soil Formation, Soil Science, 1941, No. 5 (52), pp. 415. doi: 10.1097/00010694-194111000-00009
  18. Kuhn M. Building Predictive Models in R Using the caret Package, Journal of Statistical Software, 2008, No. 5 (28), pp. 1-26. doi: 10.18637/jss.v028.i05
  19. Lagacherie P., Holmes S. Addressing geographical data errors in a classification tree for soil unit prediction, International Journal of Geographical Information Science, 1997, No. 2 (11), pp. 183–198. doi: 10.1080/136588197242455
  20. McBratney A., Mendonça Santos M., Minasny B. On digital soil mapping, Geoderma, 2003, No. 1–2 (117), pp. 3–52. doi: 10.1016/S0016-7061(03)00223-4
  21. Minasny B., McBratney A.B. A conditioned Latin hypercube method for sampling in the presence of ancillary information, Computers & Geosciences, 2006, No. 9 (32), pp. 1378–1388. doi: 10.1016/j.cageo.2005.12.009
  22. R Core Team R: A language and environment for statistical computing, 2016.
  23. Sollich P., Krogh A. Learning with ensembles: How overfitting can be useful, Proceedings of the 1995 Conference, V. 8, 1996, pp. 190–196.
  24. Taghizadeh-Mehrjardi R., Minasny B., McBratney A.B., Triantafilis J. Digital soil mapping of soil classes using decision trees in central Iran, Proceedings of the 5th Global Workshop on Digital Soil Mapping, 2012, pp. 197–202. doi: 10.1201/b12728-40
  25. Vermote E., Justice C., Claverie M., Franch B. Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product, Remote Sensing of Environment, 2016, No. 185, pp. 46–56. doi: 10.1016/j.rse.2016.04.008