リモートセンシング技術は、環境課題に対処するためにさまざまな地域で土壌品質モニタリングにますます適用されています。Google Scholar、Web of Science、Scopusなどのデータベースを使用して包括的な検索戦略を採用しました。あらかじめ定義された inclusion criteria に基づいて、発表された研究を含めました。分析により、リモートセンシングは地上測定と比較して、劣化した地域において85%の精度で土壌品質パターンを正確にマッピングできることが明らかになりました。リモートセンシングは、特に広範なフィールドデータが不足している地域で土壌ヘルスをモニタリングするためのコスト効果が高くスケーラブルな解決策を提供します。投資は、北ケニアの特定の農業コンテキストに合わせたローカライズされたリモートセンシングモデルの開発に向けられるべきです。リモートセンシング、土壌品質、農業、北ケニア、精密マッピング。モデル推定は =argmin_ᵢ (yᵢ, f_ (xᵢ)) +₂² を使用し、パフォーマンスはサンプル外誤差を用いて評価されました。
Odinga et al. (Sun,) はこの問題を調査しました。