Nghiên cứu này sử dụng hình ảnh vệ tinh Sentinel-2 để đánh giá tác động của việc sử dụng rộng rãi chất hữu cơ ngoại sinh (EOM) trong nông nghiệp đối với sức khỏe đất và cây trồng. Đặc biệt, chúng tôi tập trung vào việc phát hiện việc sử dụng chất hữu cơ tiêu hóa, góp phần vào độ phì nhiêu của đất nhưng cũng gây ra các mối nguy hại cho môi trường như ô nhiễm vi nhựa và mất nitơ. Các đặc điểm quang phổ của EOM đã được phân tích bằng các chỉ số EOMI, NDVI và EVI từ phân tích chuỗi thời gian ảnh vệ tinh Sentinel-2 (SITS) cho bốn loại cây trồng ở Thessaly, Hy Lạp. Các mô hình học máy (ML) như Rừng ngẫu nhiên, k-NN, Tăng cường độ dốc và Mạng nơ-ron truyền thẳng đã được sử dụng để phát hiện sự hiện diện của chất hữu cơ tiêu hóa, đạt được điểm F1 lên tới 0,85. Nghiên cứu này làm nổi bật tiềm năng kết hợp cảm biến từ xa và học máy để giám sát các ứng dụng EOM theo cách có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí nhằm hỗ trợ nông nghiệp chính xác và tính bền vững.
