Calibration and Evaluation of a Frequency Domain Reflectometry Sensor for Real‐Time Soil Moisture Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Soil spatial heterogeneity poses a challenge to accurate soil moisture determination. Remote sensing, in particular, using sensors that acquire data at microwave frequencies, is being used to overcome this challenge. In situ soil moisture monitoring can be used to validate remotely sensed surface soil moisture estimates and as inputs for agronomic and hydrologic models. Nine in situ soil moisture stations were established in Manitoba (Canada) and instrumented with Stevens Hydra Probes. The sensors were installed in triplicate with vertical orientation at the surface and with horizontal orientation at the 5‐, 20‐, 50‐, and 100‐cm depths. To ensure accuracy of the measured soil moisture, both laboratory and field calibrations were conducted. These calibrated soil moisture values were compared with the probe default values and those generated using published calibrations. Overall, the results showed that the field calibration was superior (coefficient of determination r 2 of 0.95) to the laboratory calibration ( r 2 of 0.89). In addition, coarse‐textured sites generally performed better than the fine‐textured, high cation exchange capacity (CEC) sites. At the Kelburn site with high clay and CEC, the use of field calibration reduced the root mean square error from 0.188 to 0.026 m 3 m −3 . However, at the low clay and CEC Treherne site, gains in accuracy were minimal, about 0.005 m 3 m −3 . The laboratory calibration consistently underestimated soil moisture at all the evaluation sites, whereas both Topp and Logsdon calibrations overestimated soil moisture.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».