The soil plays an important role in the global carbon cycle and the balance between the rates of organic carbon input and output determines at large scale the amount and the turnover of soil organic carbon (SOC). Thus, soil can act as both carbon store and supplier of carbon emissions increasing atmospheric greenhouse gases (GHGs), having a great potential in climate change mitigation. Changes in land use are those particularly involved in SOC accumulation and in loss of carbon dioxide (CO2) in the atmosphere as GHG. With this purpose, sustainable land management are necessary to be applied for carbon storage and sequestration. However, assessing the composition of SOC is important to understand the mechanisms through which soil C pools can be directly linked with its potential to sequester atmospheric CO2. The study of the SOC composition span from the micro to the macro-scale, and the application of Vis-NIR spectroscopy technique can couple some positive aspects of the resolution of the fine scale with a wide and easy applicability. In this framework, as a rapid technique for measuring SOC based on the diffuse soil reflectance, the application of Vis-NIR spectroscopy and integration with satellite Sentinel-2 data were applied. With the aim to analyze the organic and inorganic C pools, the soils of an organic farm in South of Italy were chosen. In this farm, the principles of conservation agriculture are adopted in apple cultivation. The organic and inorganic C pools were measured on 56 georeferenced soil samples, for a total study area of about 3 hectares, applying different methods, from dry combustion at high temperature, CNS analyzer and furnace loss on ignition for total and organic C, to wet oxidation procedures, also for soluble forms of organic C. This differentiation in methods allowed making a distinction between the more stable (recalcitrant) organic C forms in the soil from the more labile ones and more subject to mineralization phenomena. Spatial regression models allowed taking into account the role of topographical parameters and other soil properties on dynamics of organic and inorganic C pools. Vis-NIR spectroscopy, as a proximal sensing technique, was used to model calibrations and validations for the prediction of the investigated soil C fractions. From the combinations between different spectral preprocessing and regression models, second derivative transformations and partial least squares (PLS) regression have achieved excellent results, made by the average values of R2=0.85 and RPD=2.5 for soil organic C predictions, and R2=0.75 and RPD=1.7 for soil inorganic C. The evaluation gap of soil C pools from field to farm scale was improved by the satellite Sentinel-2 data in Vis-NIR predictive models. The obtained accurate results proved that remote sensing could be a powerful tool to recognizing the various soil C pools, especially those most exposed to the risk of degradation and erosion. In addition, the combination between soil laboratory analysis and Vis-NIR spectroscopy and satellite data can be very useful with a precision agriculture approach.

Il suolo svolge un ruolo importante nel ciclo globale del carbonio e l’equilibrio tra i tassi di input e output determina su larga scala la quantità e il turnover del carbonio organico del suolo (SOC). Pertanto, il suolo può fungere sia da deposito di carbonio che da fornitore di emissioni dello stesso aumentando i gas serra atmosferici (GHGs), con un grande potenziale nella mitigazione dei cambiamenti climatici. I cambiamenti nell’uso del suolo sono quelli particolarmente coinvolti nell’accumulo di SOC e nella perdita di anidride carbonica (CO2) nell’atmosfera sotto forma di GHGs. A tal fine, è necessario applicare una gestione sostenibile del territorio per aumentare lo stoccaggio e il sequestro del carbonio. Tuttavia, è importante effettuare apriori una valutazione della composizione del SOC, per comprendere i meccanismi attraverso i quali i pool di carbonio del suolo possono essere direttamente collegati al suo potenziale di sequestro della CO2 atmosferica. Lo studio del carbonio organico del suolo spazia da contesti di piccola a larga scala, e l’applicazione delle tecnica spettroscopica Vis-NIR può unire gli aspetti positivi di analisi del suolo ad alta risoluzione all’analisi dello stesso a larga scala mediante facile applicabilità. In questo contesto, come tecnica rapida per misurare il carbonio organico basata sulla riflettanza diffusa del suolo, è stata applicata la spettroscopia Vis-NIR successivamente integrata con i dati satellitari di Sentinel-2. Con l’obiettivo di analizzare i pool di carbonio organico e inorganico, sono stati scelti i terreni di un’azienda agricola biologica nel sud Italia. In questa azienda agricola vengono adottati i principi dell’agricoltura conservativa per la coltivazione delle mele. I pool di carbonio organico e inorganico sono stati misurati applicando diversi metodi chimici, dalla combustione a secco ad alta temperatura, mediante analizzatore CNS per la misurazione del carbonio totale e organico, a procedure di ossidazione a umido, anche per forme solubili di carbonio. Questa differenziazione nei metodi ha permesso di fare una prima distinzione tra le forme organiche di carbonio più stabili (recalcitranti) nel suolo da quelle più labili e maggiormente soggette a fenomeni di mineralizzazione. I modelli di regressione spaziale hanno permesso di conoscere l’influenza dei parametri topografici e di altre proprietà del suolo sulla dinamica dei pool di carbonio organico e inorganico. La spettroscopia Vis-NIR, come tecnica di rilevamento prossimale, è stata utilizzata per modellare le calibrazioni e le validazioni per la previsione delle frazioni di carbonio del suolo indagate. Dalle combinazioni tra i diversi modelli di pre-elaborazione spettrale e di regressione, le trasformazioni in derivata seconda e le regressioni partial least square (PLS) hanno ottenuto buoni risultati, valutati mediante gli indici di R2=0.85 e RPD=2.5 per le previsioni del carbonio organico del suolo, e R2=0.75 e RPD=1.7 per quello inorganico. Le valutazioni e le predizioni dei pool di carbonio del suolo dalla scala di campo a quella aziendale sono state ottenute integrando i dati satellitari di Sentinel-2 nei modelli predittivi Vis-NIR. I risultati accurati ottenuti hanno dimostrato che il telerilevamento può essere un potente strumento per riconoscere i vari pool di carbonio del suolo, soprattutto quelli più esposti al rischio di degrado ed erosione. Per di più, la combinazione tra analisi tradizionale da laboratorio dei suoli e la spettroscopia Vis-NIR estesa con i dati satellitari può essere molto utile in approcci di agricoltura di precisione.

Integration Vis-NIR spectroscopy and satellite Sentinel-2 data to assess soil organic carbon pool of an organic farm in south of Italy

CIRCELLI, Luana
2021

Abstract

Il suolo svolge un ruolo importante nel ciclo globale del carbonio e l’equilibrio tra i tassi di input e output determina su larga scala la quantità e il turnover del carbonio organico del suolo (SOC). Pertanto, il suolo può fungere sia da deposito di carbonio che da fornitore di emissioni dello stesso aumentando i gas serra atmosferici (GHGs), con un grande potenziale nella mitigazione dei cambiamenti climatici. I cambiamenti nell’uso del suolo sono quelli particolarmente coinvolti nell’accumulo di SOC e nella perdita di anidride carbonica (CO2) nell’atmosfera sotto forma di GHGs. A tal fine, è necessario applicare una gestione sostenibile del territorio per aumentare lo stoccaggio e il sequestro del carbonio. Tuttavia, è importante effettuare apriori una valutazione della composizione del SOC, per comprendere i meccanismi attraverso i quali i pool di carbonio del suolo possono essere direttamente collegati al suo potenziale di sequestro della CO2 atmosferica. Lo studio del carbonio organico del suolo spazia da contesti di piccola a larga scala, e l’applicazione delle tecnica spettroscopica Vis-NIR può unire gli aspetti positivi di analisi del suolo ad alta risoluzione all’analisi dello stesso a larga scala mediante facile applicabilità. In questo contesto, come tecnica rapida per misurare il carbonio organico basata sulla riflettanza diffusa del suolo, è stata applicata la spettroscopia Vis-NIR successivamente integrata con i dati satellitari di Sentinel-2. Con l’obiettivo di analizzare i pool di carbonio organico e inorganico, sono stati scelti i terreni di un’azienda agricola biologica nel sud Italia. In questa azienda agricola vengono adottati i principi dell’agricoltura conservativa per la coltivazione delle mele. I pool di carbonio organico e inorganico sono stati misurati applicando diversi metodi chimici, dalla combustione a secco ad alta temperatura, mediante analizzatore CNS per la misurazione del carbonio totale e organico, a procedure di ossidazione a umido, anche per forme solubili di carbonio. Questa differenziazione nei metodi ha permesso di fare una prima distinzione tra le forme organiche di carbonio più stabili (recalcitranti) nel suolo da quelle più labili e maggiormente soggette a fenomeni di mineralizzazione. I modelli di regressione spaziale hanno permesso di conoscere l’influenza dei parametri topografici e di altre proprietà del suolo sulla dinamica dei pool di carbonio organico e inorganico. La spettroscopia Vis-NIR, come tecnica di rilevamento prossimale, è stata utilizzata per modellare le calibrazioni e le validazioni per la previsione delle frazioni di carbonio del suolo indagate. Dalle combinazioni tra i diversi modelli di pre-elaborazione spettrale e di regressione, le trasformazioni in derivata seconda e le regressioni partial least square (PLS) hanno ottenuto buoni risultati, valutati mediante gli indici di R2=0.85 e RPD=2.5 per le previsioni del carbonio organico del suolo, e R2=0.75 e RPD=1.7 per quello inorganico. Le valutazioni e le predizioni dei pool di carbonio del suolo dalla scala di campo a quella aziendale sono state ottenute integrando i dati satellitari di Sentinel-2 nei modelli predittivi Vis-NIR. I risultati accurati ottenuti hanno dimostrato che il telerilevamento può essere un potente strumento per riconoscere i vari pool di carbonio del suolo, soprattutto quelli più esposti al rischio di degrado ed erosione. Per di più, la combinazione tra analisi tradizionale da laboratorio dei suoli e la spettroscopia Vis-NIR estesa con i dati satellitari può essere molto utile in approcci di agricoltura di precisione.
The soil plays an important role in the global carbon cycle and the balance between the rates of organic carbon input and output determines at large scale the amount and the turnover of soil organic carbon (SOC). Thus, soil can act as both carbon store and supplier of carbon emissions increasing atmospheric greenhouse gases (GHGs), having a great potential in climate change mitigation. Changes in land use are those particularly involved in SOC accumulation and in loss of carbon dioxide (CO2) in the atmosphere as GHG. With this purpose, sustainable land management are necessary to be applied for carbon storage and sequestration. However, assessing the composition of SOC is important to understand the mechanisms through which soil C pools can be directly linked with its potential to sequester atmospheric CO2. The study of the SOC composition span from the micro to the macro-scale, and the application of Vis-NIR spectroscopy technique can couple some positive aspects of the resolution of the fine scale with a wide and easy applicability. In this framework, as a rapid technique for measuring SOC based on the diffuse soil reflectance, the application of Vis-NIR spectroscopy and integration with satellite Sentinel-2 data were applied. With the aim to analyze the organic and inorganic C pools, the soils of an organic farm in South of Italy were chosen. In this farm, the principles of conservation agriculture are adopted in apple cultivation. The organic and inorganic C pools were measured on 56 georeferenced soil samples, for a total study area of about 3 hectares, applying different methods, from dry combustion at high temperature, CNS analyzer and furnace loss on ignition for total and organic C, to wet oxidation procedures, also for soluble forms of organic C. This differentiation in methods allowed making a distinction between the more stable (recalcitrant) organic C forms in the soil from the more labile ones and more subject to mineralization phenomena. Spatial regression models allowed taking into account the role of topographical parameters and other soil properties on dynamics of organic and inorganic C pools. Vis-NIR spectroscopy, as a proximal sensing technique, was used to model calibrations and validations for the prediction of the investigated soil C fractions. From the combinations between different spectral preprocessing and regression models, second derivative transformations and partial least squares (PLS) regression have achieved excellent results, made by the average values of R2=0.85 and RPD=2.5 for soil organic C predictions, and R2=0.75 and RPD=1.7 for soil inorganic C. The evaluation gap of soil C pools from field to farm scale was improved by the satellite Sentinel-2 data in Vis-NIR predictive models. The obtained accurate results proved that remote sensing could be a powerful tool to recognizing the various soil C pools, especially those most exposed to the risk of degradation and erosion. In addition, the combination between soil laboratory analysis and Vis-NIR spectroscopy and satellite data can be very useful with a precision agriculture approach.
Soil organic carbon; Soil spectroscopy; Remote sensing
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