Comparison of Random Forest and Kriging Models for Soil Organic Carbon Mapping in the Himalayan Region of Kashmir
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
The knowledge about the spatial distribution of soil organic carbon stock (SOCS) helps in sustainable land-use management and ecosystem functioning. No such study has been attempted in the complex topography and land use of Himalayas, which is associated with great spatial heterogeneity and uncertainties. Therefore, in this study digital soil mapping (DSM) was used to predict and evaluate the spatial distribution of SOCS using advanced geostatistical methods and a machine learning algorithm in the Himalayan region of Jammu and Kashmir, India. Eighty-three soil samples were collected across different land uses. Auxiliary variables (spectral indices and topographic parameters) derived from satellite data were used as predictors. Geostatistical methods—ordinary kriging (OK) and regression kriging (RK)—and a machine learning method—random forest (RF)—were used for assessing the spatial distribution and variability of SOCS with inter-comparison of models for their prediction performance. The best fit model validation criteria used were coefficient of determination (R2) and root mean square error (RMSE) with resulting maps validated by cross-validation. The SOCS concentration varied from 1.12 Mg/ha to 70.60 Mg/ha. The semivariogram analysis of OK and RK indicated moderate spatial dependence. RF (RMSE = 8.21) performed better than OK (RMSE = 15.60) and RK (RMSE = 17.73) while OK performed better than RK. Therefore, it may be concluded that RF provides better estimation and spatial variability of SOCS; however, further selection and choice of auxiliary variables and higher soil sampling density could improve the accuracy of RK prediction.
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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