Abstract:
Management of water in cropping systems necessitates a characterisation of spatial variability
of soil hydraulic properties (SHP) (water retention and hydraulic conductivity). Digital soil
mapping (DSM) provides a toolset of statistical methods for mapping SHP over landscapes.
Designing a spatial sample is an important first step in DSM. In this research, SHP will be
mapped using both direct measurements of SHP and soil texture which is related to SHP.
This research addresses the problem of designing an efficient sampling scheme for mapping
SHP combining these two types of measurements. A stratified random sampling design was
adopted. The strata are 100 compact geostrata of equal area constructed by k-means
clustering of pixels constituting the study area, using the spatial coordinates of the pixels as
classification variables. This method was implemented in the (add-on package spcosa of the
statistical software R). One location was randomly selected from each geostratum generating
100 master locations. The 100 geostrata were then collapsed into 50 pairs of geostrata
based on their geographical distance. Two neighbouring geostrata formed a pair, with two
selected sampling locations. At one of these pairs, both SHP and soil texture were measured
generating a sub-sample of 50 calibration locations. At the remaining 50, only soil texture
was measured. Calibration locations data will be used to calibrate a regression model relating
SHP to soil texture. This sampling design leads to an even spread of both the master locations
and calibration locations across the study area, desirable for mapping with a spatial
interpolation method.
La gestion de l’eau dans les systèmes de culture nécessite une caractérisation de la variabilité
spatiale des propriétés hydraulique du sol (SHP) (la rétention d’eau et la conductivité
hydraulique). La Cartographie numérique des sols (DSM) fournit un ensemble d’outils de
méthodes statistiques pour la cartographie SHP sur les paysages. La conception d’un
échantillonnage spatial est une première étape importante dans le DSM. Dans cette
recherche, SHP sera cartographié en utilisant les deux mesures directes de SHP et la texture
du sol qui est liée à SHP. Cette recherche aborde le problème de la conception d’un schéma
d’échantillonnage efficace pour la cartographie SHP en combinant ces deux types de mesures.
Un plan d’échantillonnage aléatoire stratifié a été adopté. Les strates sont 100 géo-strates compact de surface égale construite par k-means de subdivision de pixels constituant la
zone d’étude, en utilisant les coordonnées spatiales des pixels comme variables de
classification. Cette méthode a été mise en œuvre dans les ajouts sur le paquet de spcosa du
logiciel statistique R). Un emplacement a été choisi au hasard dans chaque géo-strate généré
de 100 locations principales. Les 100 géo-strates ont ensuite été regroupées en 50 paires de
géo-strates en fonction de leur éloignement géographique. Deux géo-strates voisins formaient
une paire, avec deux points d’échantillonnage choisis. A l’une de ces paires, les deux SHP et
la texture du sol ont été mesurées et avaient généré un sous-échantillon de 50 sites
d’étalonnage. Aux 50 restants, seule la texture du sol a été mesurée. Les données
d’emplacements d’étalonnage sont utilisées pour classer un modèle de régression relative
SHP à la texture du sol. Ce plan d’échantillonnage conduit à une propagation même de deux
emplacements de base et les lieux d’étalonnage dans la zone d’étude, souhaitables pour la
cartographie avec une méthode d’interpolation spatiale.
Language:
English
Date of publication:
2014
Country:
University/affiliation:
Conference:
Collection:
RUFORUM Conferences and Workshops
Agris Subject Categories:
Agrovoc terms:
Additional keywords:
Licence conditions:
Open Access
Access restriction:
Form:
Printed resource
Publisher:
ISSN:
E_ISSN:
Edition:
Extent:
483 - 484
