Performance of the Global-Local modelling approach for FT-NIR predictions of SOC and TN in diverse Saskatchewan agricultural soils
Notice bibliographique
Résumé
• Global-Local models performed better than Global for predicting SOC and TN. • Site-Specific models outperformed all other models evaluated. • Global-Local model performed similar to the best Lab or Neighbour model. • Spiking performed as well as or better than the Global-Local model, depending on the site. • Inclusion of site-specific samples improved model performance. Precision agriculture requires a reliable, cost-effective method to measure soil organic carbon (SOC) and total nitrogen (TN), and Fourier Transform Near Infrared (FT-NIR) spectroscopy offers a promising solution. Here, we applied the Global-Local model to improve FT-NIR SOC and TN predictions in Saskatchewan agricultural soils. Soil samples (SOC: n = 1876; TN: n = 1442) were collected in 2020 and 2021 from six Saskatchewan agricultural regions. Spectral data were acquired, preprocessed using continuous wavelet transform (CWT), and modelled using Cubist regression. The Global-Local model was applied by combining a small subset of site-specific samples ( Lab ) with their k -nearest neighbours ( Neighbour ) from Saskatchewan spectral datasets. Its performance was compared with Leave-One-Site-Out ( LOSOV ), site-specific, Lab , Neighbour , and traditional spiking. Compared to LOSOV (SOC: R 2 = 0.55 – 0.76, CCC = 0.67 – 0.79, RPD = 1.20 – 1.44), site-specific models gave higher performance (SOC: R 2 = 0.71 – 0.88, CCC = 0.82 – 0.92; RPD = 1.59 – 2.70). The Global-Local model performed better than LOSOV and performed similarly to the best Lab or Neighbour models. Compared to the Global-Local , traditional spiking either improved or gave similar results due to higher variability in target variable and spectra datasets. The more accurate models using either spiking or Global-Local than LOSOV confirms the importance of incorporating site-specific samples into training datasets. Our results indicate that the application of the Global-Local model should be restricted to an individual field level, which was its original purpose. Future studies on optimization of the Global-Local model is needed to scale-up its application.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».