Hyperspectral close-range and remote sensing of soils and related plant associations Spectroscopic applications in the boreal environment
Notice bibliographique
Résumé
Hyperspectral close-range and remote sensing techniques have been available to the research community since the 1980’s but applications have focused on forestry and land use. The objective of the study was to explore relevant applications of visible and short wavelength infrared spectroscopy (350−2500 nm) for detection of physical and chemical properties of glacial till soils and plant species communities related to the soil properties in the boreal environment of northern Finland. \nEmpirical single and multivariate regression techniques (MVR) were applied for predicting glacial till soil dielectric permittivity (ε, i.e. soil moisture) and till elemental concentrations from close-range spectrometry. Predictive kernel and neural network based fuzzy classification approaches were applied for classification of data acquired with AISA and HyMap airborne imaging spectrometers. Ordination techniques were used for revealing plant community structures and optimizing the thematic class hierarchal level. \nThe till soil ε was well predicted from VSWIR spectra with the exponential single-spectral variate but also with MVR techniques. The most accurate results were gained with relevance vector machines. Prediction of till soil chemical element concentrations of Al, Ba, Co, Cr, Cu, Fe, Mg, Mn, Ni, V, and Zn was also statistically valid. Soil moisture based site suitability for Scots pine (Pinus sylvestris) from imaging spectroscopic data was moderately successful as the highest area under the receiver operating characteristics curve (AUC) value was 0.741. Site type mapping of aapa peatlands with support vector machines was highly successful with AUC values 0.946−0.999 for bog, sedge fen, and eutrophic fen. \nUnderstanding the ε-reflectance relationship would be evident when artificial regeneration to Scots pine, intolerant of wet soils, is considered on clear-cuts with high soil moisture variability. The site suitability on site prepared forest compartments could be predicted using exposed soil pixels in high spatial resolution imagery but also with indirect imaging of soil moisture through understory species patterns. The high success of the peatland site type mapping was attributed to optimization of class hierarchal levels with a constrained ordination based approach which was used to test the spectral and ecological class separability prior to classification. These novel applications of imaging spectroscopic data can readily be applied in practice once cost-effective satellite based data is available. Further research is required to make the close-range spectroscopy operational for quantification of element concentrations to serve forest soil research and mineral potential mapping.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».