El carbono orgánico del suelo (COS) es fundamental para mantener la productividad agrícola, mejorar la resiliencia al cambio climático y sustentar las funciones ecosistémicas, en particular en regiones frágiles que enfrentan una creciente aridez como la Patagonia. El conocimiento del COS a menudo se representa mediante mapas de escala gruesa de décadas de antigüedad o datos dispersos, lo que limita su utilidad para los administradores de tierras y los formuladores de políticas.
Este estudio aprovecha una novedosa base de datos de COS (1724 muestras) integrada con teledetección y variables espaciales en un modelo de aprendizaje automático para producir datos de COS de alta resolución (30 m) que capturan escalas de variabilidad relevantes para la toma de decisiones en diversas coberturas y usos del suelo. Los resultados revelaron que el modelado de Bosque Aleatorio tuvo un mejor rendimiento en la región montañosa del noroeste de la Patagonia. Los procedimientos de selección de características identificaron la profundidad del suelo, los índices espectrales y factores climáticos como la evapotranspiración y la aridez como covariables importantes.
Este artículo se encuentra bajo revisión por pares.
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