Spatial prediction of potentially toxic element content in agricultural soil using digital soil mapping approaches, health risk and source distribution assessment

Agyeman, Prince Chapman

EN SKPřihlásit se Přihlásit se (EduID)

Theses a5zn3v

Spatial prediction of potentially toxic element content in agricultural soil using digital soil mapping approaches, health risk and source distribution assessment – Prince Chapman Agyeman

Prince Chapman Agyeman

Disertační práce

Spatial prediction of potentially toxic element content in agricultural soil using digital soil mapping approaches, health risk and source distribution assessment

Abstract:

The thesis presented contains consolidated publications spanning from 2018 to 2022 that are partitioned into sections and intercorrelated based on the objectives and the proposed hypothesis that follow scientific protocols. The thesis uses a dataset from the Frydek Mistek district to apply various models to the intent prediction and mapping of potentially toxic elements (PTEs) in soil. Additional auxiliary datasets employed in the thesis are from Sentinel 2, Landsat 8, the digital elevation model, soil chemical properties, and visible near-infrared spectroscopy to improve the prediction of PTEs in agricultural soil. PTE namely Pb, Sb, Mn, Cr, Cd, Cr, Ni, and Mn were studied in conjunction with a series of learning algorithms and auxiliary datasets in the prediction and the mapping of PTE levels in the agricultural soils of the Frýdek-Místek district. In addition, a source distribution assessment and a health risk assessment of the study area were carried out. The Department of Soil Science and Soil Protection at the Czech University of Life Sciences (CZU), Prague, provided oversight for the entire thesis, and grant providers and co-authors are recognized in the relevant publications. Nevertheless, the study also used different PTEs datasets, including legacy datasets and preferential sampling datasets, to predict PTEs in agricultural soil on a national scale (Czech Republic). To our knowledge, no other study has investigated this, possibly due to the uncertainty of the fusion of legacy data and preferential sampling datasets, as well as ensembles, in the prediction of PTE in agricultural soil on a national scale. The manuscript for this study is currently under review. The use of preferential sampling data and legacy data in conjunction with ensemble models improved PTE prediction on a national scale. The study will facilitate the use of preferential sampling data in known polluted areas to supplement legacy data and improve prediction on a national scale. However, the composition of papers based on scientific findings obtained from various papers in this thesis suggests that there is no single modeling approach that is deemed to be the best in all studies. Below are the papers that constitute the thesis. Agyeman, P. C., Khosravi, V., Kebonye, N. M., John, K., Borůvka, L., & Vašát, R. (2022). Using spectral indices and terrain attribute datasets and their combination in the prediction of cadmium content in agricultural soil. Computers and Electronics in Agriculture, 198, 107077. Agyeman, P. C., Kingsley, J. O. H. N., Kebonye, N. M., Ofori, S., Borůvka, L., Vašát, R., & Kočárek, M. (2022). Ecological risk source distribution, uncertainty analysis, and application of geographically weighted regression cokriging for prediction of potentially toxic elements in agricultural soils. Process Safety and Environmental Protection, 164, 729-746. Agyeman, P. C., John, K., Kebonye, N. M., Borůvka, L., Vašát, R., Drábek, O., & Němeček, K. (2021). Human health risk exposure and ecological risk assessment of potentially toxic element pollution in agricultural soils in the district of Frýdek-Místek, Czech Republic: a sample location approach. Environmental Sciences Europe, 33(1), 1-25. Agyeman, P. C., Kebonye, N. M., Khosravi, V., John, K., Borůvka, L., & Vašát, R. (2023). Optimal zinc level and uncertainty quantification in agricultural soils via visible near-infrared reflectance and soil chemical properties. Journal of Environmental Management. Agyeman, P. C., John, K., Kebonye, N. M., Khosravi, V., Borůvka, L., & Vašát, R. (2023). Prediction of the concentration of antimony in agricultural soil using data fusion, terrain attributes combined with regression kriging. Environmental Pollution. Agyeman, P. C., Borůvka, L., Kebonye, N. M., Khosravi, V., John, K., Drabek O., Tejnecky V., Quantification of the optimal cadmium level in agricultural soil using legacy data, preferential sampling, Sentinel 2, La …více

Abstract:

ndsat 8 coupled with ensemble model. Journal of Environmental Management (Under review)

Keywords

Potential toxic elements Digital soil mapping Health risk Source distribution Remote sensing Terrain attributes Data fusion

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 8. 12. 2022

Obhajoba závěrečné práce

Vedoucí: prof. Dr. Ing. Luboš Borůvka

Citační záznam

Citovat tuto práci

Citace dle ISO 690:

AGYEMAN, Prince Chapman. \textit{Spatial prediction of potentially toxic element content in agricultural soil using digital soil mapping approaches, health risk and source distribution assessment}. Online. Disertační práce. Praha: Česká zemědělská univerzita v Praze, Fakulta agrobiologie, potravinových a přírodních zdrojů. 2022. Dostupné z: https://theses.cz/id/a5zn3v/.

@PhdThesis{Agyeman2022thesis,
AUTHOR = "Agyeman, Prince Chapman",
TITLE = "Spatial prediction of potentially toxic element content in agricultural soil using digital soil mapping approaches, health risk and source distribution assessment [online]",
YEAR = "2022 [cit. 2025-11-08]",
TYPE = "Disertační práce",
SCHOOL = "Česká zemědělská univerzita v Praze, Fakulta agrobiologie, potravinových a přírodních zdrojůPraha",
NOTE = "SUPERVISOR: prof. Dr. Ing. Luboš Borůvka",
URL = "https://theses.cz/id/a5zn3v/",
}

@PhdThesis{Agyeman2022thesis,
AUTHOR = {Agyeman, Prince Chapman},
TITLE = {Spatial prediction of potentially toxic element content in agricultural soil using digital soil mapping approaches, health risk and source distribution assessment},
YEAR = {2022},
TYPE = {Disertační práce},
INSTITUTION = {Česká zemědělská univerzita v Praze, Fakulta agrobiologie, potravinových a přírodních zdrojů},
LOCATION = {Praha},
SUPERVISOR = {prof. Dr. Ing. Luboš Borůvka},
URL = {https://theses.cz/id/a5zn3v/},
URL_DATE = {2025-11-08},
}

{{Citace kvalifikační práce
 | příjmení = Agyeman
 | jméno = Prince Chapman
 | instituce = Česká zemědělská univerzita v Praze, Fakulta agrobiologie, potravinových a přírodních zdrojů
 | titul = Spatial prediction of potentially toxic element content in agricultural soil using digital soil mapping approaches, health risk and source distribution assessment
 | url = https://theses.cz/id/a5zn3v/
 | typ práce = Disertační práce
 | vedoucí = prof. Dr. Ing. Luboš Borůvka
 | rok = 2022
 | počet stran =
 | strany =
 | citace = 2025-11-08
 | poznámka =
 | jazyk = 
}}

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce

Zveřejněno v Theses:

světu

Jak jinak získat přístup k textu

Instituce archivující a zpřístupňující práci: Česká zemědělská univerzita v Praze, Fakulta agrobiologie, potravinových a přírodních zdrojů

Odkaz na adresář do lokálního úložiště instituce

Česká zemědělská univerzita v Praze

Fakulta agrobiologie, potravinových a přírodních zdrojů

Doktorský studijní program / obor:
Agricultural Specialization / Exploitation and Conservation of Natural Resources

Práce na příbuzné téma

Všechny práce

Název

Vložil

Vloženo

Práva

Theses a5zn3v a5zn3v/2

10. 12. 2022

Složky

Soubory

thesis zaverecna_prace.pdf_

Mach, J.

10. 12. 2022

Přidání souboru

Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.
Další operace se soubory

Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.
Pohled pro experty

Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.
Vyhledávání souborů

Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.
Rychlý přístup k souborům

Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.

Spatial prediction of potentially toxic element content in agricultural soil using digital soil mapping approaches, health risk and source distribution assessment – Prince Chapman Agyeman

Prince Chapman Agyeman

Disertační práce

Spatial prediction of potentially toxic element content in agricultural soil using digital soil mapping approaches, health risk and source distribution assessment

Abstract:

Abstract:

Keywords

Obhajoba závěrečné práce

Citační záznam

Citace dle ISO 690:

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce

Jak jinak získat přístup k textu

Česká zemědělská univerzita v Praze

Práce na příbuzné téma

Složky

Soubory

Přidání souboru

Další operace se soubory

Pohled pro experty

Vyhledávání souborů

Rychlý přístup k souborům