Image-based soil characterization: A review on smartphone applications
Notice bibliographique
Résumé
• Image-based soil characterization is becoming a standard practice in soil science. • Smartphones streamline soil analysis as a practical alternative to traditional methods. • Practical challenges in smartphone-based soil characterization are being addressed. • Illumination variability and Soil Moisture Content present significant challenges. In the context of global sustainability challenges, precise soil characterization is pivotal for informed soil management and land use planning as ‘better measurement can only lead to better management’. Soil color serves as a fundamental indicator, revealing critical insights into soil properties and thus, facilitating a deeper understanding of soil behavior. Recent advancements in smartphone technology, equipped with sophisticated imaging capabilities, have transformed traditional soil analysis methods. This review is timely and necessary as it captures the current advancements in image-based soil characterization, with a special emphasis on the expanding use of smartphone technology in this field. Through an exhaustive scientometric analysis, this paper identifies key soil properties, analyzes thematic concentrations within the literature, and highlights the important contributions of leading researchers, as well as the geographic distribution of studies. It thoroughly examines the methodologies employed in processing soil images obtained via smartphones, covering aspects such as image acquisition, segmentation, color space conversion, and feature extraction, which facilitate the development of robust predictive models for soil attributes. Furthermore, this review identifies and addresses the prevalent challenges in smartphone-based soil analysis, including illumination variability, soil moisture content, and device-specific limitations. Proposed future research directions aim to overcome these hurdles through technological advancements in camera capabilities, real-time processing, community-driven data collection, and augmented reality integration, significantly improving the accuracy, efficiency, and accessibility of soil analyses. By consolidating and critically evaluating these innovative approaches, this review not only underscores the transformative potential of smartphone technology in soil characterization but also serves as a catalyst for future interdisciplinary research, setting a progressive agenda for enhancing global soil management practices.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».