Estimating forest soil organic carbon content using vis-NIR spectroscopy: Implications for large-scale soil carbon spectroscopic assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale soil organic carbon (SOC) stock assessment is expensive as a large number of samples must be collected and then their time-consuming measurements must be made in the laboratory. Previous studies have shown that visible-near-infrared reflectance (vis-NIR) spectroscopy can quickly predict SOC content at a low cost. However, the application of this method at the large scale remains challenging due to the high spatial heterogeneity of SOC and the spatially dependent relationships of soil spectra and SOC content. Here, we conducted large-scale soil sampling across China's forests and established the Chinese forest soil spectral library (CFSSL) by measuring SOC content and scanning the vis-NIR reflectance of 11, 213 soil samples. Compared with the traditional global partial least squares regression (PLSR) modeling method (R2 = 0.75, RPIQ = 1.95), the clustering by fast research and find of density peak in combination with the Cubist model significantly improved the prediction ability of SOC content (R2 = 0.96, RPIQ = 5.83). This study provided a cost-efficient spectroscopic methodology, including measurement and prediction modeling, for large-scale SOC estimation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle