{rfName}
So

Indexado en

Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Moreno-Delafuente, AAutor o Coautor

Compartir

1 de enero de 2026
Publicaciones
>
Artículo
No

Soil Management and Machine Learning Abandonment Detection in Mediterranean Olive Groves Under Drought: A Case Study from Central Spain

Publicado en: SOIL SYSTEMS. 9 (4): 118- - 2025-10-31 9(4), DOI: 10.3390/soilsystems9040118

Autores:

Marchese, Giovanni; Herranz-Luque, Juan E; Anwar, Sohail; Vaglia, Valentina; Toffanin, Chiara; Moreno-Delafuente, Ana; Sastre, Blanca; Marques Perez, Maria Jose
[+]

Afiliaciones

Madrid Inst Rural Agr & Food Res & Dev IMIDRA, Finca El Encin,Carretera A2,Km 38-2 - Autor o Coautor
Univ Autonoma Madrid, Dept Geol & Geochem, C Francisco Tomas Valiente 7 - Autor o Coautor
Univ Pavia, Dept Earth & Environm Sci, Via S Epifanio 14 - Autor o Coautor
Univ Pavia, Dept Elect Comp & Biomed Engn, Via Ferrata 5 - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Dept Prod Agr, Ave Puerta De Hierro 2 - Autor o Coautor
Ver más

Resumen

In Mediterranean semi-arid regions, rainfed olive groves are increasingly being abandoned due to drought, low profitability, and rural depopulation. The long-term impact of abandonment on soil conditions is debated, as it may promote vegetation recovery or lead to degradation. In contrast, some farmers are adopting low-disturbance management practices that allow spontaneous vegetation to establish. These contrasting scenarios offer valuable opportunities for comparison. This study aims to develop a framework to assess the impact of different management regimes on soil health and to investigate (1) the impact of spontaneous vegetation cover (SVC) and tillage regimes on soil organic carbon (SOC), and (2) the long-term ecological dynamics of abandoned groves, through a combination of field surveys, remote sensing, and object detection. SOC was assessed using both ground-based and remote sensing-derived indicators. Vegetation cover was quantified via a grid point intercept method. Field data were integrated with a land-use monitoring framework that includes abandonment assessment through historical orthophotos and a deep learning model (YOLOv12) to detect active and abandoned olive groves. Results show that abandoned zones are richer in SOC than active ones. In particular, the active groves with SVC exhibit a mean SOC of 1%, which is higher than that of tilled groves, where SOC is 0.45%, with no apparent moisture loss. Abandoned groves can be reliably identified from aerial imagery, achieving a recall of 0.833 for abandoned patches. Our results demonstrate the potential of YOLOv12 as an innovative and accessible tool for detecting zones undergoing ecological regeneration or degradation. The study underscores the ecological and agronomic potential of spontaneous vegetation in olive agroecosystems.
[+]

Palabras clave

Climate changeCoverEcosystem servicesGround coverLand-useMachine learningObject detectionOrganic-carbon stocksPlantsPoint interceptRemote sensingSamplepointSocSoil tillageVegetationYolov12

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista SOIL SYSTEMS debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Earth-Surface Processes.

[+]

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 3 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/93064/

    Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

    • Visualizaciones: 21
    • Descargas: 9
    [+]

    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Italy.

    [+]