Assessment of reclaimed soils by unsupervised clustering of proximal sensor data
Notice bibliographique
Résumé
The application of soil proximal sensors on reclaimed sites presents a novel method for assessing the quality of reclaimed landscapes. This method improves assessment reliability, information management, and environmental assurance. One proximal sensing system that could be used to provide high spatial resolution measurements of soil parameters is an on-the-go optical sensor that collects data at two wavelengths: 660 and 940 nm. Proximal soil sensing data were collected at 27 sites, where organic matter, cation exchange capacity (CEC), and soil water content were collected from 221 soil samples from 0 to 15 cm. The proximal soil sensor data were then automatically clustered using a combination of self-organizing maps and random uniform forests. Overall, the proximal sensor data combined with this data analysis approach created maps with either three or four soil zones. On average, soil zones had statistically significant differences in organic matter, CEC, and water content. This system could be used to map out zones with significant soil variation as part of reclamation monitoring and then used to guide laboratory analytical sampling. Future work should focus on development of on-the-go reflectance spectroscopy systems to provide quantitative soil data with high spatial resolution.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».