Mapeo pedométrico

El mapeo pedométrico , o mapeo estadístico de suelos , es la generación de mapas de propiedades y clases de suelos a partir de datos, basada en el uso de métodos estadísticos. ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]} Sus principales objetivos son predecir valores de alguna variable del suelo en ubicaciones no observadas y acceder a la incertidumbre de esa estimación mediante inferencia estadística , es decir, enfoques estadísticamente óptimos. Desde el punto de vista de la aplicación, su principal objetivo es predecir con precisión la respuesta de un ecosistema suelo-planta a diversas estrategias de manejo del suelo; es decir, generar mapas de propiedades y clases de suelo que puedan utilizarse para otros modelos ambientales y la toma de decisiones. Se basa en gran medida en la aplicación de la geoestadística en la ciencia del suelo y otros métodos estadísticos utilizados en pedometría .

Aunque el mapeo pedométrico se basa principalmente en datos, también puede fundamentarse en gran medida en el conocimiento experto, el cual, sin embargo, debe utilizarse dentro de un marco computacional pedométrico para generar modelos de predicción más precisos. Por ejemplo, se pueden emplear técnicas de asimilación de datos , como el filtro de Kalman espacio-temporal , para integrar el conocimiento pedogenético y las observaciones de campo. ^{[ 4 ]}

En el contexto de la teoría de la información , el mapeo pedométrico se utiliza para describir la complejidad espacial de los suelos (contenido de información de las variables del suelo en un área geográfica) y para representar esta complejidad mediante mapas, medidas resumen, modelos matemáticos y simulaciones. ^{[ 5 ]} Las simulaciones son una forma preferida de visualizar los patrones del suelo, ya que representan su patrón determinista (debido al paisaje), los puntos críticos geográficos y la variabilidad a corto plazo (véase la imagen a continuación).

La pedometría es la aplicación de métodos matemáticos y estadísticos al estudio de la distribución y génesis de los suelos . ^{[ 6 ]}

El término es una combinación de las raíces griegas pedos (suelo) y metron (medición). En este caso, la medición se limita a los métodos matemáticos y estadísticos relacionados con la pedología , la rama de la ciencia del suelo que estudia el suelo en su entorno natural.

La pedometría aborda los problemas relacionados con el suelo cuando existe incertidumbre debido a la variación determinista o estocástica , la vaguedad y la falta de conocimiento sobre las propiedades y los procesos del suelo. Se basa en métodos matemáticos, estadísticos y numéricos, e incluye enfoques numéricos para la clasificación con el fin de abordar una supuesta variación determinista. Los modelos de simulación incorporan la incertidumbre mediante la adopción de la teoría del caos , la distribución estadística o la lógica difusa .

La pedometría aborda la pedología desde la perspectiva de campos científicos emergentes como el análisis de ondículas , la teoría de conjuntos difusos y la minería de datos en aplicaciones de modelado de datos del suelo. Su avance también está vinculado a mejoras en la teledetección y la detección de corto alcance. ^{[ 7 ]}

En el levantamiento de suelos tradicional, la distribución espacial de las propiedades y cuerpos de suelo se puede inferir a partir de modelos mentales, lo que lleva a delineaciones manuales. Estos métodos pueden considerarse subjetivos y, por lo tanto, es difícil o imposible evaluar estadísticamente la precisión de estos mapas sin muestreo de campo adicional. El mapeo de levantamiento de suelos tradicional también tiene limitaciones en un SIG multitemático, relacionadas con el hecho de que a menudo no es aplicado de manera consistente por diferentes cartógrafos, y es en gran medida manual y difícil de automatizar. La mayoría de los mapas de suelos tradicionales se basan en delineaciones manuales de cuerpos de suelo supuestos, a los que luego se adjuntan atributos de suelo. ^{[ 8 ] [ 9 ]} Con el mapeo pedométrico, todos los resultados se basan en cálculos estadísticos rigurosos y, por lo tanto, son reproducibles .

La cartografía pedométrica se basa principalmente en capas de covariables extensas y detalladas, como derivados del Modelo Digital de Elevación (MDE), imágenes de teledetección, capas e imágenes SIG climáticas, de cobertura del suelo y geológicas. Su evolución está estrechamente ligada a la aparición de nuevas tecnologías y fuentes de datos globales de acceso público, como el MDE SRTM , las imágenes MODIS , ASTER y Landsat , la radiometría gamma y las imágenes LiDAR, así como a nuevos métodos de cartografía automatizados .

Los análisis pedométricos se basan estrictamente en la geoestadística, mientras que la cartografía digital de suelos utiliza conceptos más tradicionales que no son estrictamente pedométricos. También conocida como cartografía predictiva de suelos , ^{[ 10 ]} la cartografía digital de suelos se basa en la inferencia asistida por computadora de las propiedades del suelo para producir mapas digitales de tipos de suelo discretos . La cartografía pedométrica no produce mapas que delimiten tipos de suelo discretos.

Los métodos de cartografía pedométrica difieren según las etapas del procesamiento de los datos del estudio del suelo:

1. Muestreo
2. Examen de datos
3. Preprocesamiento de covariables del suelo
4. Ajuste del modelo geoestadístico
5. Predicción espacial
6. Validación cruzada / evaluación de la precisión
7. Visualización de los resultados

Una de las principales bases teóricas para el mapeo pedométrico es el modelo universal de variación del suelo: ^{[ 4 ] [ 11 ]}

${\displaystyle Z(\mathbf {s} )=m(\mathbf {s} )+\varepsilon '(\mathbf {s} )+\varepsilon ''}$

...dónde${\displaystyle \textstyle {m(\mathbf {s} )}}$es la parte determinista de la variación del suelo,${\displaystyle \textstyle {\varepsilon '(\mathbf {s} )}}$es la parte estocástica y espacialmente autocorrelacionada de la variación, y${\displaystyle \textstyle {\varepsilon ''}}$es la variación residual restante (errores de medición, variabilidad de corto alcance, etc.) que también posiblemente dependa de${\displaystyle \textstyle {\mathbf {s} }}$pero no está modelado. Este modelo fue introducido por primera vez por el matemático francés Georges Matheron y ha demostrado ser el mejor predictor lineal insesgado para datos espaciales. Una forma de utilizar este modelo para producir predicciones o simulaciones es mediante el kriging de regresión (también conocido como kriging universal ). Con datos de suelo, el componente determinista del modelo a menudo se basa en los factores de formación del suelo: clima, organismo, relieve, material parental (litología) y tiempo. Este modelo conceptual, conocido como modelo CLORPT , fue introducido en la modelización suelo-paisaje por Hans Jenny . ^{[ 2 ]}

Un grupo especial de técnicas de cartografía pedométrica se centra en la reducción de escala de información espacial, que puede ser por área o continua. La predicción de clases de suelo es otro subcampo de la cartografía pedométrica, donde se utilizan métodos geoestadísticos específicos para interpolar los tipos de variables.

La cartografía pedométrica también se basa en gran medida en tecnologías novedosas para medir las propiedades del suelo, también conocidas como técnicas de cartografía digital de suelos . Estas incluyen:

• Espectroscopia de suelos y detección proximal de suelos (dispositivos portátiles o montados en vehículos)
• Sistemas de teledetección para el mapeo y monitoreo de suelos (por ejemplo, SMOS )
• Tecnología LiDAR para modelos digitales de elevación
• Tecnologías de agricultura de precisión

• Comisión de Pedometría de la Unión Internacional de Ciencias del Suelo
• ISRIC — Centro Mundial de Información sobre Suelos
• Sociedad Internacional de Geomorfometría
• Herramientas de código abierto para científicos del suelo, desarrolladas por el Laboratorio de Recursos del Suelo de California.
• Grupo de trabajo sobre cartografía digital de suelos