Prediction of soil organic matter using a spatially constrained local partial least squares regression and the <scp>C</scp> hinese vis– <scp>NIR</scp> spectral library
Notice bibliographique
Résumé
Summary We need to determine the best use of soil vis– NIR spectral libraries that are being developed at regional, national and global scales to predict soil properties from new spectral readings. To reduce the complexity of a calibration dataset derived from the C hinese vis– NIR soil spectral library ( CSSL ), we tested a local regression method that combined geographical sub‐setting with a local partial least squares regression (local‐ PLSR ) that uses a limited number of similar vis– NIR spectra ( k ‐nearest neighbours). The central idea of the local regression, and of other local statistical approaches, is to derive a local prediction model by identifying samples in the calibration dataset that are similar, in spectral variable space, to the samples used for prediction. Here, to derive our local regressions we used E uclidean distance in spectral space between the calibration dataset and prediction samples, and we also used soil geographical zoning to account for similarities in soil‐forming conditions. We tested this approach with the CSSL , which comprised 2732 soil samples collected from 20 provinces in the P eople's R epublic of C hina to predict soil organic matter ( SOM ). Results showed that the prediction accuracy of our spatially constrained local‐ PLSR method ( R 2 = 0.74, RPIQ = 2.6) was better than that from local‐ PLSR ( R 2 = 0.69, RPIQ = 2.3) and PLSR alone ( R 2 = 0.50, RPIQ = 1.5). The coupling of a local‐ PLSR regression with soil geographical zoning can improve the accuracy of local SOM predictions using large, complex soil spectral libraries. The approach might be embedded into vis– NIR sensors for laboratory analysis or field estimation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».