Spiking regional vis-NIR calibration models with local samples to predict soil organic carbon in two High Arctic polar deserts using a vis-NIR probe
Notice bibliographique
Résumé
Guy, A. L., Siciliano, S. D. and Lamb, E. G. 2015. Spiking regional vis-NIR calibration models with local samples to predict soil organic carbon in two High Arctic polar deserts using a vis-NIR probe. Can. J. Soil Sci. 95: 237–249. In situ visible and near-infrared (vis-NIR) spectroscopy is a potential solution to the logistic constraints limiting the accuracy and spatial resolution of soil organic carbon (SOC) estimates for Arctic regions. The objective of our study was to develop a calibration model based on field-condition soils for in situ applications to predict SOC in High Arctic polar desert soils from vis-NIR spectra. Soils (n=240) for calibration models were collected from three regional Canadian Arctic sites in 2010 and two local target sites in 2013. Local and regional calibration models were developed using partial least squares regression (PLSR). We assessed whether spiking or spiking and extra-weighting, regional models with calibration samples from local sites improved prediction of the local sites. The local model yielded successful prediction of target sites (R 2 =0.91) whereas unspiked regional models had poor prediction accuracy (R 2 =0.07 to 0.36; n=4). Spiking regional models with as few as 12 local samples greatly improved the SOC prediction of target sites; the best spiked models had R 2 between 0.69 and 0.86. Extra-weighting spiking subsets in regional models yielded limited improvements in prediction performance. These results suggest that regional vis-NIR calibration models can be successfully used to predict SOC in High Arctic polar desert soils. The in situ application of these calibration models using field-portable instruments in remote areas, relative to traditional laboratory methods, can achieve higher sample sizes and the ability to characterize the spatial variability of SOC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».