Using a Reference Color Plate to Correct Smartphone-Derived Soil Color Measurements with Different Smartphones Under Different Lighting Conditions
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
Soil color has long been used as an indicator for soil properties such as soil organic carbon and soil moisture. Recent developments in citizen science have seen the increased use of smartphone cameras for soil color measurements. However, there are high errors associated with this technique. Two major sources of errors are smartphone cameras and lighting conditions. These errors limit the applicability of this technique in citizen science. Existing correction methods for reducing these errors are either ineffective or too complicated or difficult to apply. There is also a lack of systematic analysis on how these correction methods can reduce errors. In this study, we tested the effectiveness of using a color plate as a reference to reduce the errors on color measurements due to the use of different smartphones and taking photos under different lighting conditions. Three types of objects were tested, including the squares on the color plate itself, the color chips in a Munsell soil color book, and soil samples. The results show that the raw values of color parameters showed different patterns of biases with different smartphones and lighting conditions. The calibration reduced the errors consistently for all smartphones under all lighting conditions for the color plate squares. For the Munsell book chips or the soil samples, the calibration did not always reduce the bias but it did reduce the variations in all color parameters among smartphones and lighting conditions and, therefore, improved the precision of color measurements.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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