Updating Conventional Soil Maps through Digital Soil Mapping
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: ObservationnelSignal consensuel: Observationnel
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,289
- Score d'incertitude au seuil
- 0,999
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Conventional soil maps, as the major data source for information on the spatial variation of soil, are limited in terms of both the level of spatial detail and the accuracy of soil attributes. These soil maps, however, contain valuable knowledge on soil–environment relationships. Such knowledge can be extracted for updating conventional soil maps through the use of available high-quality data on environmental variables and data analysis techniques. We developed a method to update conventional soil maps using digital soil mapping techniques without additional field work, which can be used in situations where the study area contains no or few soil profile descriptions at points. The basis of the method is that soil polygons on a conventional soil map correspond to landscape units, which can be considered as combinations of environmental factors. Such environmental combinations were approximated through fuzzy clustering on the environmental factors. We extracted the knowledge on soil–environment relationships by relating the environmental combinations to the mapped soil types. The extracted knowledge was then used for soil mapping using the Soil Land Inference Model (SoLIM) framework. This method was demonstrated through a case study for updating a conventional 1:20,000 soil map of Wakefield, NB, Canada. The case study showed that the updated digital soil map contained much greater spatial detail than the conventional soil map. Field validation indicated that the accuracy of the updated soil map was much higher than the conventional soil map at the level of soil associations with drainage classes, indicating that the proposed method is an effective approach to updating conventional soil maps.
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La notice
- Revue
- Soil Science Society of America Journal
- Thématique
- Soil Geostatistics and Mapping
- Domaine
- Environmental Science
- Établissements canadiens
- Government of Newfoundland and LabradorAgriculture and Agri-Food Canada
- Organismes subventionnaires
- National Natural Science Foundation of China
- Mots-clés
- Digital soil mappingSoil mapEnvironmental scienceSoil scienceSoil classificationSoil functionsDigital mappingSoil surveySoil waterSoil seriesRemote sensingSoil organic matterGeologySoil biodiversity
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui