Canlı hayatını doğrudan etkileyen çevresel problemlere bilim odaklı politikalar üretebilmek ve ekosistem hizmetlerinin yerel, bölgesel ve küresel ölçekte sürdürülebilirliğini garanti altına almak için acilen; yüksek çözünürlüklü, istatiksel olarak doğruluğu kanıtlanmış toprak bilgisini ihtiyaç duymaktayız.

Dijital Toprak Haritalama, belirli bir örnekleme şemasına bağlı kalarak araziden alınan koordinatlı toprak özellikleri veya sınıflarına ait gözlemler ile toprak yapan faktörler arasındaki kantitatif ilişkiyi farklı ölçekler için ortaya koyarak belirli bir çözünürlükte oluşturulan, coğrafi toprak veri tabanlarının üretilmesi olarak tanımlanabilir.

Orman ve Su İşleri Bakanlığı Çölleşme ve Erozyonla Mücadele Genel Müdürlüğü adresi ile yayınlanan bu makale, dijital toprak haritalamada en çok kullanılan Regresyon Kriging tekniğinin tarihsel gelişimini, avantaj ve dezavantajlarını tartışmaktadır. Ayrıca makine öğrenimi teknikleri ile jeoistatistik teknikleriyle entegre ederek daha doğru ve gerçekçi modeller kurulmasına olanak sağlayacak yeni teknikler- makine öğrenim kriging- ortaya koyulmuştur. 

Buna ek olarak, toplamda 142 farklı model ve bu modellerin doğruluğuna etki edebilecek tüm parametreler incelenerek, toprak özellikleri ve sınıflarının modellenmesinin gerçekleştirilmesi adına gereken uygulamalar standardize edilmiş ve bir rehber hazırlanmıştır. Küresel Toprak Ortaklığında kullanılmak üzere şeffaf ve doğru bir ölçme, raporlama ve doğrulama rehberi kullanması adına ortaya koyulmuştur. 

Ayrıca Arazi Tahribatının Dengelenmesi ana göstergelerinden biri olan toprak organik karbonunun modellenmesi ve haritalanmasında da bu çalışma altlık olarak kullanılmıştır.

https://www.researchgate.net/publication/324691258_Regression_kriging_as_a_workhorse_in_the_dig