Interpolation of soil fertility data with Kriging and its validation

Abstract

The goal of this study was to make and validate interpolated maps of 6 soil fertility variables. The maps were made from the results of Ca, pH, soil acidity, K, P and saturation of soil acidity of 138 soil samples that were taken from 1011 ha at Atirro, Costa Rica. The data were interpolated through ordinary Kriging. The validation was carried out using “field validation” and “cross validation” methods. Correlation coefficient (r) was estimated for both techniques between real and prediction values, and the prediction efficiency (E) as well. Other validation criteria used were the percent success by overlapping between real and estimated values, according to the uncertainty of soil analysis and to the success rate of overlap according to agronomic category. The r values using field validation varied from 0.09 to 0.87; and for cross validation were from 0.52 to 0.84. The variables Ca and pH had the highest prediction efficiency in both validation methods. The overlap criterium due to the uncertainty of analysis was 27 to 93% success, while the overlapping range that was due to agronomic category had 47 to 93% of success. In both cases, pH had the better values of success. It was concluded that the interpolated maps at a regional scale are a useful tool for to carrying out a good prediction on soil fertility properties, although it is important to perform a verification process in order to confirm these approximations, because this could change according to the type of variables.

Con el fin de elaborar y validar los mapas de interpolación de 6 variables de fertilidad, se recolectaron y analizaron 138 muestras de suelo de 1011 ha en la zona de Atirro, Costa Rica. Los resultados fueron interpolados mediante el método geoestadístico Kriging ordinario para las variables Ca, pH, acidez, K, P y porcentaje de saturación de acidez. La validación de los mapas interpolados se llevó a cabo mediante las técnicas “validación de campo” y “validación cruzada”. Para ambas técnicas se estimó el coeficiente de correlación (r) entre los valores reales y los de predicción, así como la eficiencia de predicción (E). Adicionalmente se utilizaron 2 criterios para la validación, que fueron el porcentaje de acierto por traslape entre los valores reales y los estimados, según la incertidumbre del análisis de suelos y según un ámbito agronómico. Los coeficientes de correlación obtenidos entre los valores reales y los de predicción mediante la técnica de validación de campo variaron de 0,09 a 0,87, y para validación cruzada entre 0,52 y 0,84. Las variables Ca y pH fueron las que presentaron las mayores eficiencias de predicción para ambos métodos de validación. El criterio de traslape por la incertidumbre del análisis fue de 27 a 93% de acierto, mientras que por clase agronómica los resultados de verificación oscilaron de 47 a 93%, y en ambos casos la variable pH fue la que mayor porcentaje de acierto mostró. Al considerar los promedios generales, solo el valor de predicción para la variable K, estuvo levemente por debajo del valor de verificación. Se concluye que los mapas interpolados a escala regional, son una herramienta útil para predecir con un buen grado de acierto las propiedades de fertilidad de suelos; pese a ello, es importante un proceso de verificación para confirmar estas aproximaciones.