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Enregistrement W4392195584 · doi:10.1016/j.jhydrol.2024.130957

Potential of ground-penetrating radar to calibrate electromagnetic induction for shallow soil water content estimation

2024· article· en· W4392195584 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNewfoundland and LabradorNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of Newfoundland
Mots-clésGround-penetrating radarEMICalibrationReflectometryWater contentElectromagnetic inductionRemote sensingEnvironmental scienceRadarSoil scienceSoil waterGeologyElectromagnetic coilElectromagnetic interferenceTime domainGeotechnical engineeringEngineeringMathematicsElectronic engineeringStatisticsComputer scienceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ground-penetrating radar (GPR) and electromagnetic induction (EMI) are used to determine and map soil water content (SWC) in the agricultural landscape. While GPR provides a straightforward estimation of SWC, EMI requires site-specific calibrations mainly based on point-scale measurements such as time domain reflectometry (TDR). However, there is a significant difference in the measurement volumes between EMI and point-scale TDR measurements. This study aimed to enhance the calibration of EMI for estimating SWC in the agricultural landscape by leveraging the larger sampling volumes provided by GPR. Apparent electrical conductivity (ECa) from a multi-coil EMI sensor and dielectric constant from GPR with two center frequencies (500 MHz and 250 MHz) were collected as soil proxies along with TDR measurements. Calibration models were developed under irrigated conditions and the model evaluation was conducted under natural moisture conditions. Correlations were assessed between the proxies from GPR and EMI with TDR-derived SWCs. Simple linear regression (SLR) models were developed between EMI and GPR data to predict SWC. Strong positive correlations (r≥ 0.80) were observed between the proxies (GPR and the shorter inter-coil spacing (0.32 m) of EMI) and TDR-measured SWC. ECa data from vertical and horizontal coil orientations of the shorter inter-coil spacings were selected to develop SLR models with GPR. The SLR models with the GPR 500 MHz frequency showed a higher coefficient of determination (R2 > 0.70) for both coil orientations of EMI. Results showed the potential of using GPR to calibrate EMI for shallow SWC estimation (below 0.5 m). Nevertheless, the EMI estimated SWCs were not effectively verified with GPR-estimated SWCs, which could be attributed to specific site conditions in the study area. Further research must focus on improving the calibration and model evaluation by incorporating the variability of other soil parameters (soil porosity, pore-water conductivity, and soil salinity) that may affect the SWC−ECa relationship.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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