Upgrading the Salinity Index Estimation and Mapping Quality of Soil Salinity Using Artificial Neural Networks in the Lower-Cheliff Plain of Algeria in North Africa
Notice bibliographique
Résumé
Since decades ago, the Lower Cheliff plain is under the continuous influence of soil salinization induced by mismanagement of the groundwater resources. The main purpose of this study was to estimate and map soil salinity using both Salinity Index (SI) and Artificial Neural Networks (ANN). In doing so, a total of 796 soil samples of Electrical Conductivity (EC, dS.m–1) measured in laboratory combined to spectral parameters data of Landsat-8 OLI, by applying a Salinity Index (SI) and used also to training the ANN model (80% of total data), the rest of the dataset (20%) was retained for validation with both methods. The results of applying an ANN estimator based on the reflectance values of three bands: green (B3), red (B4) and near-infrared (B5) as learning input neurons, proved their interest in the estimation of EC given a high determination coefficient (R2 = 0.80) between the values of simulated truth and ground, compared to the results obtained using only the SI method giving a moderate precision (R2 = 0.42). Regarding the soil salinity mapping, the two methods generated contrasting results, the SI estimates that 68.5% of the total area is affected by salinity (underestimation) meanwhile the ANN gave an estimation of 78.8%. In a conclusion, the estimation and mapping of soil salinity using the SI method has been upgraded significantly when ANN was involved.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».