Modeling the spatial distribution of sand, silt, and clay particles based on GlobalSoilMap and Limited Data
Notice bibliographique
Résumé
Many regions of Iran lack digital map of soil properties. The Chahardowli plain in western Iran is one of these areas. Due to the importance of sand, silt, and clay components, having quantitative and continuous data on abrupt changes in these two properties in this area is very critical. Therefore, to study sand, silt, and clay, samples were taken at depths of 0–5, 5–15, 15–30, 30–60, and 60–100 cm, according to GlobalSoilMap. Finally, 145 samples were collected from 30 soil profiles. The significant covariates were selected by Random Forest Recursive Feature Elimination (RF-RFE). Relationships between these characteristics and environmental predictors were modeled using random forest (RF), decision tree (DT), and multiple linear regression (MLR) models. The accuracy and precision of the models used for all three particles showed that the RF model had the most accurate prediction with R2 and RMSE of 0.82 and 2.34 for clay, 0.80 and 3.87 for sand, and 0.85 and 2.89 for silt, respectively. In this study, terrain-based variables had a greater impact on improving accuracy than remote-sensing variables. The current study showed that even with limited information, digital mapping of sand, silt, and clay particles under GlobalSoilMap and the use of environmental factors can provide acceptable results.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».