Zum Inhalt springen
Zurück zu den Publikationen
Forschung Scientific Reports · Nature Portfolio

Modellierung des organischen Bodenkohlenstoffs auf Ackerflächen unter verschiedenen Klimaszenarien mittels maschinellen Lernens in Westindien

Autor:innen: Amanullah Adeel, Mustafa Hasani, A. S. Jadhav

Veröffentlicht: 17 Januar 2026

DOI: 10.1038/s41598-026-35191-4

Modellierung des organischen Bodenkohlenstoffs auf Ackerflächen unter verschiedenen Klimaszenarien mittels maschinellen Lernens in Westindien

Abstract

Die begutachtete Studie verbindet maschinelles Lernen, Fernerkundung, Google Earth Engine und GIS, um organischen Bodenkohlenstoff in Westindien unter verschiedenen Klimaszenarien zu untersuchen. Sie verdeutlicht Risiken für den Bodenkohlenstoff bei hohen Emissionen und die Bedeutung bodenschonender Landwirtschaft. Mustafa Hasani ist Zweitautor.