Performance evaluation and calibration of capacitance sensor for estimating the salinity of reclaimed land
Notice bibliographique
Résumé
Generally, soil moisture and salinity in reclaimed land are monitored using soil dielectric sensors such as time domain reflectometry, frequency domain reflectometry, and capacitance. The soil dielectric sensor measures apparent dielectric permittivity. However, apparent dielectric permittivity is affected by soil moisture, salinity, and texture. In this study, performance evaluation and calibration of a dielectric sensor (5TE; METER Group, Inc., Pullman, WA, USA) for monitoring soil salinity were performed. Laboratory calibration tests were completed, incorporating various levels of dry density, water content, and salinity. The soil salinity was determined by the electrical conductivity (EC)1:5 method. The volumetric water content as measured by the sensor was affected by dry density and water content. Generally, it linearly increased as dry density and water content increased. However, when dry density or water content was high, the measured value of the sensor increased nonlinearly. The bulk EC measured by sensor had no specific correlation with EC1:5. The EC1:5 measurement had a linear relationship with the gradient of θ and θs. Therefore, it can be estimated with a simple linear equation using θ from the soil test and θs from the capacitance sensor. The R2 value of the EC1:5 estimation equation was 0.98. The proposed equation requires θ from the gravimetric sample and θs from the sensor. Therefore, in the case of monitoring salinity using a sensor, it is recommended to measure the water content with a tensiometer. Keywords: salinity, capacitance sensor, volumetric water content, reclaimed land soil, saline soil DOI: 10.25165/j.ijabe.20201301.3905 Citation: Kim D, Son Y, Park J, Kim T, Jeon J. Performance evaluation and calibration of capacitance sensor for estimating the salinity of reclaimed land. Int J Agric & Biol Eng, 2020; 13(1): 206–210.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».