The use of proximal soil sensor data fusion and digital soil mapping for precision agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Proximal soil sensing (PSS) is a promising approach when it comes to detailed characterizationof spatial soil heterogeneity. Since none of existing PSS systems can measure all soil informationneeded for implementation precision agriculture, sensor data fusion can provide a reasonable al-ternative to characterize the complexity of soils. In this study, we fused the data measured using agamma-ray sensor, an apparent electrical conductivity (ECa) sensor, and a commercial Veris MSP3platform including a optical sensor measuring soil reflectance at 660 nm and 940 nm, a soil ECasensor and a pH sensor, with the addition of topography for the prediction of several soil properties,i.e. soil organic matter, pH, buffer pH, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, aluminum.A total of 65 sampling locations were selected from a 38.5 ha field in Ontario, Canada. Amongthem, 35 locations were selected by a random stratified sampling strategy. The stratification gridwas 1 ha. Sampling was prohibited in areas near the field boundaries and within a safety marginfrom the drainage system. 20 locations were selected using a neighbourhood search approach , aspatial data integration strategy. These two sample datasets were used as the calibration datasetto build the model between soil properties and readings from different proximal soil sensors. Theremaining 10 sensing locations were used as an independent validation dataset. Partial least squareregression (PLSR) was performed on the data from each individual sensor and different sensor com-binations (sensor data fusion). For most soil properties, predictions based on sensor data fusionwere better than those based on the output of individual sensors. By fusing the data from all of theproximal soil sensors, more properties can be predicted simultaneously (R2>0.5, and RPD>1.50).After choosing the optimal sensor combination for each soil property, different digital soil mappingmethods, including support vector machines (SVM), random forest (RF), multivariate adaptiveregression splines (MARS), regression trees (RT) and back-propagation artificial neural network(BP-ANN) were used to estimate variograms and pursue regression kriging. High resolution mapswere thus interpolated with the most successful methods. The performance of the two differentsampling strategies was compared by the prediction accuracy from the validation samples. Wethus conclude that proximal soil sensor fusion paired with the digital soil mapping method is apromising way to offer the essential soil information needed for precision agriculture.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».