Comparison of the performance of laser-induced breakdown spectroscopy and color, visible, near-infrared and mid-infrared spectroscopy in the prediction of various soil properties
Notice bibliographique
Résumé
Spectroscopy can predict soil chemical properties; thus, it is complementary to traditional laboratory analysis, which is more costly and time-consuming. The objective of this thesis was to evaluate the ability of seven spectroscopic instruments to predict nine soil chemical properties: available phosphorus (P), exchangeable potassium (K), calcium (Ca), magnesium (Mg) and aluminum (Al), buffer pH (BpH), pH, soil organic matter (SOM) and cation exchange capacity (CEC). In total, 798 air dried and compressed soil samples, representing different agro-climatic conditions across Québec (Canada), were analyzed with these instruments, which have variable resolution, spectral range and optics. For instance, visible (Vis) spectra were collected with RGB bands from a digital microscope (Vis-1) and a visible spectrometer that scanned wavelengths from 425 – 725 nm (Vis-2). The visible and near-infrared (Vis-NIR) spectra was collected from the range of 350 – 2,200 nm (Vis-NIR-1) with low-resolution field equipment and from 350– 2,500 nm (Vis-NIR-2) with a high-resolution laboratory scanner. Mid-infrared (MIR) spectra were collected from 5,500 – 11,000 nm (MIR-1) with a custom portable diffuse reflectance infrared Fourier-transform (DRIFT) spectrometer and with a benchtop attenuated total reflectance Fourier-transform infrared (ATR FTIR) spectrometer covering 2,500 – 17,000 nm (MIR-2). Finally, laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) spectra were acquired with the LaserAg technology developed and owned by Logiag (Chateauguay, Quebec, Canada). Performances of instruments, spectral ranges and spectral resolutions were compared using partial least squares regression (PLSR) with relevant test statistics, such as the root mean squared error of prediction (RMSEP), the coefficient of determination (R2) for the linear regression between measured and predicted values and the ratio of performance to interquartile distance (RPIQ). The best fit lines between measured and predicted values of P, K, Mg, Ca, pH, BpH and SOM were obtained with the LIBS spectra, while Vis-NIR-1 gave the best prediction for Al and Vis-NIR-2 gave the best prediction of CEC. Overall, the prediction was “excellent” for Ca, “good” for Mg, Al, SOM and CEC, “moderate” for P, pH and Bph and “poor” for K. Prediction MAEs of models for K (Vis-NIR-2), Ca (Vis-NIR-1, Vis-NIR-2, MIR-2, LIBS), Al (Vis-NIR-1, Vis-NIR-2, LIBS), BpH (all intruments except Vis-1) and CEC (all intruments) respected soil laboratory analysis standards
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».