Rapport technique 2022

Cartographie numérique des sols de Casamance par apprentissage automatique

Dr. Fatou Ndiaye, Dr. Ibrahima Sarr

Résumé scientifique

Application des méthodes de digital soil mapping (DSM) intégrant données de télédétection, covariables environnementales et algorithmes de Random Forest pour produire des cartes prédictives des propriétés des sols en Casamance.

Méthodologie

200 points de calibration, Random Forest, covariables SRTM et Sentinel-2, validation croisée 10-fold.

Résultats clés

R² = 0.72 pour la texture, 0.68 pour le carbone organique. Cartes à 30 m de résolution.

Mots-clés

DSMmachine learningCasamancetélédétection

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Informations

Type: Rapport technique
Année: 2022
Axe: Modélisation & SIG
Auteurs: Dr. Fatou Ndiaye, Dr. Ibrahima Sarr

Comment citer cette publication

Ndiaye, F., Sarr, I. (2022). Cartographie numérique des sols de Casamance par apprentissage automatique. Institut national de Pédologie.