MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3216703388 · doi:10.82308/53407

Development of equipment to characterize soil attributes in different agricultural settings

2020· article· en· W3216703388 sur OpenAlexaboutno aff
Eko Leksono

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureBusinessAgricultural engineeringEnvironmental scienceEnvironmental resource managementEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agriculture intensification of crop production through heavy and uniform fertilization has harmful consequences. Precision agriculture (PA) offers a methodology to mitigate the negative effects of heavy fertilization by monitoring available soil nutrients to prevent excess fertilizing. Variable rate fertilizer application (VRA) provides information about the existing soil nutrients and their location in the field, thus, allowing farmers to apply fertilizer effectively. Georeferenced soil chemical information, such as soil pH and soluble nitrate, is important for successful VRA recommendation maps. This information can be measured using ion-selective electrode (ISE) sensors directly in-situ. Spot measurement using ISE can be done by making firm contact with the soil surface, known as direct soil measurement (DSM). Reliable automatic and manual soil sensing platforms are needed to perform DSM using ISEs. In this research, an automatic vehicle mounted on-the-spot soil analyzer (OSA) was developed. The OSA works by digging the soil to the depth defined by the operator, conduct DSM using multiple ISEs and cover the sampling hole and wash the ISEs when finished measuring. The OSA digging controller was able to manage the digging load accordingly under various field conditions. The OSA operation took 60 s per location to complete. Both the pH and nitrate ISEs were able to satisfactorly predict soil pH and nitrate with R2 of 0.59 and 0.72, respectively with RMSE of 0.43 pH and 0.16 pNO3. As an OSA alternative, a portable manual soil sensing platform was developed to accommodate the needs of small scale farmers and to provide a general overview of specific soil properties in the field. The manual soil sensing platform developed in this research offers a simple operation. Similar to standard soil core sampling, the operator pushes the platform into the soil. Then, conducting DSM by bringing the ISEs into contact with the sampled soil. The operator can monitor the ISE’s reading from the Arduino based DAQ connected to a generic Android Bluetooth terminal application. Manual pumping action will spray water to clean the ISEs after the measuring is finished. The developed manual soil analyzer provides georeferenced ISEs data and it is able to satisfactorily predict soil pH and nitrate with R2 between 0.53 to 0.88 with RMSE ranging from 0.17 to 0.36 pH for soil pH and R2 between 0.83 and 0.84 with RMSE of 0.21 to 0.29 pNO3 for soil nitrate prediction. Soil apparent electrical conductivity (ECa) maps provide valuable information for determining suitable sampling locations for an effective soil sensing platform operation. The interpretation of the ECa measurements is often site-specific, thus, needing an inversion to properly delineate the ECa data from the electromagnetic induction (EMI) sensor. In general, there are two approaches to invert the EMI measurements into depth specific soil ECa information: the finite element and fixed slice cumulative depth response approach. In this research, Brute-Force cumulative depth response inversion was developed due to its simplicity and straight forward calculation utilizing the low induction number (LIN) assumption of the EMI sensor. From filtered DUALEM-21S (Dualem, Inc. Milton, Ontario, Canada) ECa data, the Brute-Force ECa inversion produced two layer soil maps with their corresponding ECa and depth information. The software was tested successfully for characterizing the depth of the muck soil layer on typical horticulture farming operation in Quebec, Canada

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MINDMême sujetCrop Yield and Soil FertilityTravaux en français237 207