Le carbone organique du sol (SOC) est un indicateur important et fiable de la qualit du sol. Dans cette tude, les spectres du sol ont t caract ris s et analys s pour pr dire la teneur spatiale en COS, en utilisant une technique de mod lisation pr dictive multivari e, le r seau neuronal artificiel (ANN). Des images hyper-spectrales EO1-Hyperion (400 - 2500 nm), des ensembles de donn es l' chelle du terrain et du laboratoire (350 - 2500 nm) ont t g n r s, comprenant la teneur en SOC estim e en laboratoire des chantillons de sol pr lev s (variable d pendante) et leurs donn es de r flexion correspondantes des bandes spectrales sensibles au SOC (variables pr dictives). Pour chaque ensemble de donn es, des mod les pr dictifs ANN ont t d velopp s et trois ensembles de donn es ( l' chelle de l'image, l' chelle du terrain et l' chelle du laboratoire) ont r v l des performances de r seau significatives pour l'entra nement, le test et la validation, indiquant une bonne g n ralisation du r seau pour la teneur en SOC. L'analyse bas e sur l'ANN a montr une pr diction lev e de la teneur en SOC l' chelle de l'image (R2 = 0,93 et RPD = 3,19), du champ (R2 = 0,92 et RPD = 3,17) et du laboratoire (R2 = 0,95 et RPD = 3,16). Les r sultats de la validation de l'ANN ont indiqu que les mod les pr dictifs fonctionnaient bien (R2 = 0,90) avec une RMSE de 0,070. Le r sultat a montr que les m thodes ANN ont un grand potentiel pour l'estimation de la teneur en SOC.
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