New Developments In Proximal Soil Sensing
Notice bibliographique
Résumé
This presentation provides an overview of contemporary developments in the field of proximal soil sensing (PSS) as it relates to precision agriculture. The ultimate goal of PSS is to enable low-cost acquisition of accurate information on spatial and temporal changes in soil properties across a landscape. Proximal sensing systems rely on gathering signals from transducers placed in contact, or less than 2 m away, from the target. Knowing and understanding the heterogeneity of soil properties helps farmers and other land managers optimize their decision-making process to develop profitable, sustainable, and environmentally friendly operations. The emphasis will be placed on recent efforts in sensor fusion, when sensors that measure different physical phenomena are integrated in a single platform and/or data acquisition process. The recent development of the on-the-spot soil analyser will be used as an example. Under this framework, several sensing methods will be discussed in more detail. These include digital microscopy, soil gas analysis, visible, near-infrared, mid-infrared, gamma-ray as well as laser-induced breakdown spectroscopy, capacitance and apparent electrical conductivity, and ion-selective membranes. Despite their various limitations, these sensing techniques, together with field topography mapping, have been successfully deployed to rapidly determine an array of important physical, chemical and biological soil properties. The recently developed neighbourhood search analysis software has been used to numerically integrate multiple geospatial data layers and produce field areas representing different sensor measurement combinations as well as locating the most informative calibration sites. The presentation will review several alternative approaches to process PSS data to generate thematic soil maps suitable for site-specific management of seed, lime, fertilizer and other soil amendments.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».