Soil Moisture Mapping Using Multi-Frequency and Multi-Coil Electromagnetic Induction Sensors on Managed Podzols
Notice bibliographique
Résumé
Precision agriculture (PA) involves the management of agricultural fields including spatial information of soil properties derived from apparent electrical conductivity (ECa) measurements. While this approach is gaining much attention in agricultural management, farmed podzolic soils are under-represented in the relevant literature. This study: (i) established the relationship between ECa and soil moisture content (SMC) measured using time domain reflectometry (TDR); and (ii) evaluated the estimated SMC with ECa measurements obtained with two electromagnetic induction (EMI) sensors, i.e., multi-coil and multi-frequency, using TDR measured SMC. Measurements were taken on several plots at Pynn’s Brook Research Station, Pasadena, Newfoundland, Canada. The means of ECa measurements were calculated for the same sampling location in each plot. The linear regression models generated for SMC using the CMD-MINIEXPLORER were statistically significant with the highest R2 of 0.79 and the lowest RMSE (root mean square error) of 0.015 m3 m−3 but were not significant for GEM-2 with the lowest R2 of 0.17 and RMSE of 0.045 m3 m−3; this was due to the difference in the depth of investigation between the two EMI sensors. The validation of the SMC regression models for the two EMI sensors produced the highest R2 = 0.54 with the lowest RMSE prediction = 0.031 m3 m−3 given by CMD-MINIEXPLORER. The result demonstrated that the CMD-MINIEXPLORER based measurements better predicted shallow SMC, while deeper SMC was better predicted by GEM-2 measurements. In addition, the ECa measurements obtained through either multi-coil or multi-frequency sensors have the potential to be successfully employed for SMC mapping at the field scale.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».