Hochauflösende Bodendaten, die im Auftrag des Privatsektors (z. B. Landwirte) gesammelt wurden, stellen eine weitgehend ungenutzte Ressource für EU-Bodenüberwachungsinitiativen dar. Georeferenzierte Bodenproben werfen auch Datenschutzfragen auf, da die Entnahmestellen mit einzelnen landwirtschaftlichen Flächen und ihren jeweiligen Aktivitäten verknüpft werden können. Diese Arbeit präsentiert ein datenschutzfreundliches digitales Bodenkartierungsframework (PP-DSM), das die Integration privater georeferenzierter Bodendatensätze ermöglicht und dabei nur aggregierte räumliche Ausgaben veröffentlicht, um die Risiken einer Identifizierung einzelner Betriebe zu minimieren. Das Framework besteht aus drei Komponenten: einer sicheren Bodendatenverarbeitungsumgebung, die private Punktdaten unter institutioneller Kontrolle hält, einer Quantile Regression Forest (QRF)-Engine, die räumlich explizite Vorhersagen und Unsicherheitsanalysen erstellt, sowie räumlicher Aggregation der Rasterausgaben zum EU LUCAS 2 × 2 km Überwachungsraster, wobei nur anonymisierte Statistiken auf Polygon-Ebene veröffentlicht werden, die auf Polygonen basieren, die auf den Rasterpunkten zentriert sind. Diese Methodik wird anhand einer Fallstudie eines veröffentlichten georeferenzierten Bodendatensatzes von organischem Kohlenstoff (403 Oberbodenproben) aus der Region Kastoria, Nordgriechenland, demonstriert. Aggregierte Vorhersagen bewahrten die regionalen Bodenmuster und beseitigten die Identifizierbarkeit auf Betriebsniveau. Über sechs unabhängig validierte LUCAS-Polygone hinweg unterschieden sich die QRF-Polygonstatistiken von den Mittelwerten des unabhängigen Testsets um durchschnittlich 0,070% SOC, was mit der erwarteten räumlichen Glättung übereinstimmt. Diese Studie legt nahe, dass private Bodendatensätze die EU-Überwachungsinfrastrukturen innerhalb des bestehenden regulatorischen Rahmens unterstützen können, was zu den Zielen des Bodenüberwachungsrechts und den Initiativen zur Kohlenstoffentnahme und Kohlenstofflandwirtschaft beiträgt.
Tziachris et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.