SoilGrids|土壤科学数据集|机器学习数据集

SoilGrids是一个全球网格化的土壤信息数据集，基于机器学习技术生成。

原始信息汇总

soil_grids Python Package

数据集概述

• 名称: soil_grids Python Package
• 功能: 从SoilGrids数据集中生成田间持水量和萎蔫点的栅格数据。

参考文献

• Hengl T, Mendes de Jesus J, Heuvelink GBM, Ruiperez Gonzalez M, Kilibarda M, Blagotić A, et al. (2017) SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning. PLoS ONE 12 (2): e0169748.

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SoilGrids数据集的构建基于全球范围内的土壤采样数据和遥感技术。通过整合来自多个来源的土壤属性数据，包括实验室分析和现场测量，结合高分辨率遥感图像，利用机器学习算法进行空间插值和预测，从而生成全球尺度的土壤属性分布图。这一过程确保了数据集的高精度和广泛覆盖，为全球土壤科学研究提供了坚实的基础。

使用方法

SoilGrids数据集可广泛应用于农业、环境科学、生态学等多个领域。研究人员可以通过下载数据集中的栅格文件，进行土壤属性分析、土地利用规划和环境影响评估。此外，数据集还提供了API接口，方便用户进行在线查询和数据提取，极大地简化了数据处理和分析的流程。

背景与挑战

背景概述

土壤是农业生产的基础，其物理和化学性质对作物生长和环境质量具有重要影响。SoilGrids数据集由国际土壤参考与信息中心（ISRIC）于2016年开发，旨在提供全球范围内高分辨率的土壤属性数据。该数据集基于遥感技术和地理信息系统（GIS），整合了多种土壤调查数据和环境变量，为全球土壤科学研究提供了前所未有的数据支持。SoilGrids的发布极大地推动了土壤资源管理、农业可持续发展和环境评估等领域的研究进展，成为全球土壤科学研究的重要基石。

当前挑战

SoilGrids数据集的构建过程中面临诸多挑战。首先，全球土壤数据的异质性和不完整性使得数据整合和标准化成为一大难题。其次，高分辨率数据的获取和处理需要强大的计算能力和复杂的数据处理算法，这对技术提出了高要求。此外，土壤属性的空间变异性大，如何在不同尺度上准确预测土壤属性也是一个重要挑战。最后，数据集的更新和维护需要持续的资金和技术支持，以确保数据的时效性和准确性。

发展历史

创建时间与更新

SoilGrids数据集由国际土壤参考与信息中心（ISRIC）于2016年首次发布，旨在提供全球范围内的土壤属性空间分布数据。该数据集自发布以来，经历了多次更新，最近一次重大更新是在2020年，显著提升了数据的空间分辨率和精度。

重要里程碑

SoilGrids数据集的重要里程碑包括其在2016年的首次发布，这一事件标志着全球土壤科学研究进入了一个新的时代，使得全球范围内的土壤属性数据得以广泛应用。2018年，SoilGrids2.0版本的推出，进一步优化了数据模型和算法，增强了数据的可访问性和实用性。2020年的更新则引入了更高分辨率的数据，为农业、环境科学和生态学等领域提供了更为精确的土壤信息支持。

当前发展情况

当前，SoilGrids数据集已成为全球土壤科学研究的重要基石，其高精度和高分辨率的数据为全球气候变化研究、农业生产规划和环境保护提供了关键支持。该数据集的持续更新和优化，不仅推动了土壤科学的发展，也为跨学科研究提供了丰富的数据资源。未来，随着技术的进步和需求的增加，SoilGrids有望进一步扩展其数据覆盖范围和应用领域，为全球可持续发展目标的实现贡献力量。

发展历程

• SoilGrids数据集首次发表，标志着全球土壤属性空间分布的高分辨率制图的开始。

  2016年
• SoilGrids数据集首次应用于全球土壤碳储量估算，为全球气候变化研究提供了重要数据支持。

  2017年
• SoilGrids数据集更新至2.0版本，提升了数据分辨率和精度，扩展了土壤属性的覆盖范围。

  2018年
• SoilGrids数据集被广泛应用于农业、生态和环境科学领域，成为全球土壤研究的重要参考数据源。

  2020年

常用场景

经典使用场景

在土壤科学领域，SoilGrids数据集以其高分辨率的空间分布特性，广泛应用于土壤属性预测与制图。该数据集整合了全球范围内的土壤采样数据，通过机器学习算法，生成了覆盖全球的土壤属性图层，如土壤有机质含量、土壤质地和土壤深度等。这些图层为研究人员提供了详尽的土壤信息，支持了从区域到全球尺度的土壤资源评估与管理。

解决学术问题

SoilGrids数据集解决了土壤科学中长期存在的数据稀缺和空间分辨率不足的问题。传统土壤调查方法耗时且成本高昂，难以满足现代农业和环境管理对高精度土壤信息的需求。通过提供全球范围内的土壤属性数据，SoilGrids显著提升了土壤研究的精度和广度，为土壤侵蚀模型、碳循环模拟和农业生产力评估等提供了关键数据支持，推动了土壤科学的发展。

实际应用

在实际应用中，SoilGrids数据集被广泛用于农业生产、土地管理和环境保护等领域。例如，农民和农业顾问利用该数据集优化肥料施用和作物种植策略，提高农业生产效率。土地规划者和环境管理者则通过分析土壤属性，制定更科学的土地利用和保护方案，减少土壤退化和环境污染的风险。此外，SoilGrids还支持了全球气候变化研究，为碳汇管理和生态系统服务评估提供了重要数据。

数据集最近研究

最新研究方向

在土壤科学领域，SoilGrids数据集的最新研究方向主要集中在利用高分辨率地理信息系统（GIS）技术，对全球土壤属性进行精细化建模与预测。研究者们通过整合多源遥感数据和实地测量数据，提升了土壤属性如质地、有机质含量和酸碱度的空间分辨率。这些研究不仅有助于农业生产的精准管理，还为全球气候变化研究提供了关键的土壤碳库数据。此外，SoilGrids数据集的应用也扩展到了生态系统服务评估和土地可持续利用规划中，显示出其在跨学科研究中的重要价值。

相关研究论文

• SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning

  ISRIC - World Soil Information · 2017年
• Global mapping of soil organic carbon in topsoils using a global compilation of soil profile data and machine learning

  ISRIC - World Soil Information · 2019年
• SoilGrids 2.0: producing soil information for the globe with quantified spatial uncertainty

  ISRIC - World Soil Information · 2022年
• Global soil organic carbon mapping: A review

  University of Reading · 2018年
• Soil organic carbon mapping: A review of global scale applications

  University of Sydney · 2020年