Depth‐Specific Prediction of Soil Properties In Situ using vis‐NIR Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Visible‐near infrared (Vis‐NIR) spectroscopy has been used to efficiently and accurately predict various soil properties and has shown potential in digital soil mapping (DSM). Recent developments in three‐dimensional (3D)‐DSM sought additional attention on vis‐NIR spectroscopy. However, environmental and sampling challenges of in situ and depth‐specific measurement of vis‐NIR spectra limited its potential. This paper aims to test the predictive ability and performance of in situ vis‐NIR spectra for various soil physical and chemical properties for the whole soil profile and at different depths. Visible near infrared spectra (397‐ to 2212‐nm wavelength) were continuously collected in situ using Veris P4000 soil profiler at 32 locations down to a 1‐m maximum depth from an agricultural field at Macdonald Farm, McGill University. Soil cores were also collected at the same locations and subsampled at every 10‐cm intervals. A total of 257 samples were measured for a range of soil physical and chemical properties in the laboratory. The total dataset was randomly separated into calibration (70%) and validation dataset (30%). Cubist models were developed to calibrate vis‐NIR spectra against laboratory measured soil properties and evaluated by validation dataset. In addition, two consecutive depths (0–20, 20–40, 40–60, 60–80, and 80–100 cm) were combined for depth‐specific Cubist model fitting which was validated by leave‐one‐out cross validation. Vis‐NIR spectra showed the strongest potential to predict soil organic matter (SOM), water content, and clay content with high accuracy. Other soil properties that were either positively or negatively correlated with SOM, clay, water content were also predicted with good accuracy. Prediction accuracy was found to be independent of soil depth but dependent on the actual values and the range of the soil properties measured. This study clearly showed the potential of vis‐NIR spectroscopy for in situ and depth‐specific prediction of soil properties and gave the new avenue of data collection for 3D‐DSM.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».