Assessment of soil properties using microscope based computer vision
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTSoil texture and organic matter content are important indicators of the quality and health of soil. They affect a range of soil properties and processes, which are fundamental for agriculture and civil engineering. Several traditional methods and advanced measurement techniques aim to address the challenge of quantifying these attributes. However, their cost, time requirements, sophisticated analytical methods and in-situ inapplicability pose a major challenge to rapid measurement. This research discloses the development of a new, inexpensive, microscope-based sensor system to estimate content of both sand and organic matter. The research was divided into two experiments conducted over a span of two years, each approaching the problem from two different computational perspectives. The first experiment involved images of air dried soil samples from Field 26 (acquired in 2014, organic soil) of the Macdonald Campus Farm of McGill University. The set of images was analyzed for sand and organic matter content using color and spatial image analysis, then validated against data obtained using conventional methods in a laboratory. Predictive relationships were developed using simple linear regressions based on parameters computed from the acquired imagery, such as hue, saturation, value, porosity, and variance estimates. The best sand and organic matter prediction models exhibited coefficients of determination (R2) values of 0.63 and 0.83, respectively, with RMSE = 84.7 g/kg for sand content and 0.11 for log SOM. In addition to the first set of images, the second experiment explored both laboratory and in situ measurements from Field 86 (acquired in 2015, mineral soil). This method used a continuous wavelet transform to characterize sand content which was in strong agreement with the laboratory measurements (r2 = 0.86 and RMSE = 44.7 g/kg for organic soil; r2 = 0.87 and RMSE = 40.2 g/kg for mineral soil). However, the efficiency of this algorithm was subpar for the images collected in-situ (r2 = 0.48 and RMSE = 80.6 g/kg). This was due to the excessive soil water content, which can be addressed by modifying the microscope holder design and data collection protocol. The portable nature of the image acquisition system and the good performance of the wavelet algorithm shows promise for the future use of the system to rapidly quantify key soil physical attributes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».