Comparison of Petrophysical Relationships for Soil Moisture Estimation using GPR Ground Waves
Notice bibliographique
Résumé
Soil water content measurement using ground‐penetrating radar (GPR) requires an appropriate petrophysical relationship between the dielectric permittivity and volumetric water content of the soil. The suitability of different relationships for GPR soil water content estimation has not been thoroughly investigated under natural field conditions for a complete range of seasonal soil conditions. In this study, we examined the ability of various empirical relationships, volumetric mixing formulae, and effective medium approximations to predict near‐surface volumetric soil water content using high‐frequency direct ground wave (DGW) velocity measurements for three soil textures. The estimated water contents were compared with values obtained from gravimetric sampling. The accuracy of soil water content predictions obtained from the various relationships ranged considerably. The best predictions for the overall data set in terms of RMSE were obtained with a differential effective medium approximation based on a coated sphere model (RMSE = 0.045 m 3 m −3 ); however, an empirical relationship (RMSE = 0.052 m 3 m −3 ) and a volumetric mixing formula (RMSE = 0.048 m 3 m −3 ) also performed well. These best‐fitting relationships do exhibit some degree of textural bias that should be considered in the choice of petrophysical relationship for a given data set. Further improvements in water content estimates were obtained using our best‐fit third‐order polynomial relationship (RMSE = 0.041 m 3 m −3 ) and our three‐phase volumetric mixing formula with geometric parameter α = 0.36 (RMSE = 0.042 m 3 m −3 ); these optimized relationships were developed using the DGW permittivity and soil water content data collected in this study.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».