Estimating topsoil organic matter content in two experimental fields in Denmark using multi-spectral aerial imagery and topographic data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Geografisk Tidsskrift, Danish Journal of Geography 105(2):1–14, 2005 The potential use of spectral reflectance data and topographical measurements for the estimation of topsoil organic matter (SOM) content is investigated. Intensive measurements of soil texture and topography in two Danish fields combined with digital aerial photographs, representing blue, green, red and nearinfrared wavelength regions, form the basis of the investigation. Analyses of semi- variograms indicate similarity between the spatial variation of the spectral, topographic and textural measurements, and confirms that the sampling density is sufficient to account for the spatial variation of SOM within each field. Multivariate statistics were applied to investigate the potential of spectral reflectance data, including selected spectral indices, and topographical data for prediction of SOM. The results show that the spectral reflectance data obtained within the visible and near infrared range are correlated with the SOM content in both fields, and that the spectral bands are almost co-linear. The relative importance of spectral reflectance and topographical data varied in the two fields, although the combined use of these data improved the estimation of SOM significantly in both fields. The data indicated that SOM content above 3.5% was rare in both fields although a high SOM content was found in one field, which was related to kettle holes characterised by poor drainage. The study focused on the estimation of SOM from zero to 3.5% within the 2 fields. The Predicted accuracy varied between 0.24 and 0.30% SOM, depending on the field and input parameters used in the model. The results also revealed that the data used in the investigation were insufficient to properly describe the variations of SOM within the fields.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».