Estimation of soil water content using electromagnetic induction sensors under different land uses
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
Abstract The complex nature of podzolic soils makes investigating their subsurface challenging. Near-surface geophysical techniques, like electromagnetic induction (EMI), offer significant assistance in studying podzolic soils. Multi-coil (MC-EMI) and multi-frequency (MF-EMI) sensors were selected to maximize soil water content (SWC) prediction in this study. The objectives were to (i) compare apparent electrical conductivity (EC a ) measurements from the MC and MF-EMI sensors under different land use conditions, (ii) investigate the spatial variation of EC a , SWC, texture, soil organic matter (SOM), and bulk density (BD) under different land use conditions, and (iii) use statistical and geostatistical analysis to evaluate the effectiveness of EC a measurements in characterizing SWC under different land use conditions, considering the texture, SOM, and BD contents. The study found that MC-EMI had statistically significant relations (p-value < 0.05) with SWC relative to the MF-EMI. Multiple linear regression (MLR) models were also shown to be more effective in representing SWC variations (higher coefficient of determination and lower root mean square error) than simple linear regression models. MC-EMI sensor provided better SWC predictions compared to the MF-EMI sensor, possibly due to larger sampling depths differences between time domain reflectometry measured SWC (SWC TDR ) and MF-EMI sensor than those between SWC TDR and MC-EMI sensor. Lastly, cokriging of measured SWC was found to offer more accurate maps than cokriging of predicted SWC obtained from MLR across different land use conditions. The study has shown that EMI may not be highly effective for shallow depths, and EC a can be affected by various soil properties, making it difficult to extrapolate other parameters. However, EMI still shows promise as a reliable method for predicting SWC in boreal podzolic soils. Research into EMI’s usefulness for this purpose has yielded promising results, as indicated in this study. Further investigation is needed to fully harness the potential of this promising technique.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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