Forwarded from Спутник ДЗЗ
Переменные окружающей среды повышают точность оценки содержания органического углерода в почве с помощью данных дистанционного зондирования
В недавней 📖 работе китайских учёных исследовалось влияние методов моделирования и выбора переменных на точность оценки содержания органического углерода в почве (soil organic carbon, SOC) по данным дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).
В качестве методов моделирования использовались два варианта линейной регрессии и два метода машинного обучения: случайный лес (random forest, RF) и метод опорных векторов (support vector machine, SVM). Анализируемые переменные окружающей среды включали факторы рельефа, климата, почвы и растительного покрова (вегетационные индексы).
Исследования проводились в районе The Northeast China Transect, расположенном в среднеширотном полузасушливом регионе вдоль 43°30' северной широты, общей протяженностью около 1600 км (112° – 130°30' восточной долготы). Сбор образцов почвы был проведен с 26 июля по 8 августа 2001 года. В качестве данных ДЗЗ использовались значения спектральной отражательной способности, полученной по снимкам спутника Landsat 5.
Результаты показали, что: (1) Содержание SOC может быть эффективно оценено с помощью отражательной способности, полученной из снимков Landsat 5 TM. (2) Переменные окружающей среды могут существенно повысить точность оценки содержания SOC, причем климатические и почвенные факторы дают наиболее значительные улучшения. (3) Методы моделирования на основе машинного обучения обеспечивают более высокую точность оценки, чем линейная регрессия. Лучшие результаты были получены с помощью SVM по данным отражательной способности и переменным окружающей среды: R^2 = 0.9220, RMSE = 11.6165, MAE = 10.8075 (на тестовых данных). Несколько худшие результаты дал RF.
Исследование показало, что добавление переменных окружающей среды может эффективно повысить точность оценки содержания SOC. Среди этих переменных среднегодовое количество осадков и pH почвы являются основными факторами, влияющими на точность оценки содержания SOC, за которыми следуют высота над уровнем моря, уклон и аспект. Температура оказывает значительное влияние на содержание SOC через воздействие на активность почвенных микроорганизмов и почвенное дыхание. pH почвы влияет на химические реакции и ионообменные свойства почвы. Кислые почвы обычно ограничивают активность микроорганизмов и разложение органического вещества, тем самым препятствуя накоплению SOC. Осадки косвенно влияют на содержание SOC, воздействуя на состояние влажности почвы.
🗺 Содержание органического углерода в почве в исследуемой области (2001 г.), основанное на лучшей модели.
Если бы авторы разделили исследуемую область на несколько подобластей, то шанс появился бы и у линейной регрессии)
#сельхоз #почва
В недавней 📖 работе китайских учёных исследовалось влияние методов моделирования и выбора переменных на точность оценки содержания органического углерода в почве (soil organic carbon, SOC) по данным дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).
В качестве методов моделирования использовались два варианта линейной регрессии и два метода машинного обучения: случайный лес (random forest, RF) и метод опорных векторов (support vector machine, SVM). Анализируемые переменные окружающей среды включали факторы рельефа, климата, почвы и растительного покрова (вегетационные индексы).
Исследования проводились в районе The Northeast China Transect, расположенном в среднеширотном полузасушливом регионе вдоль 43°30' северной широты, общей протяженностью около 1600 км (112° – 130°30' восточной долготы). Сбор образцов почвы был проведен с 26 июля по 8 августа 2001 года. В качестве данных ДЗЗ использовались значения спектральной отражательной способности, полученной по снимкам спутника Landsat 5.
Результаты показали, что: (1) Содержание SOC может быть эффективно оценено с помощью отражательной способности, полученной из снимков Landsat 5 TM. (2) Переменные окружающей среды могут существенно повысить точность оценки содержания SOC, причем климатические и почвенные факторы дают наиболее значительные улучшения. (3) Методы моделирования на основе машинного обучения обеспечивают более высокую точность оценки, чем линейная регрессия. Лучшие результаты были получены с помощью SVM по данным отражательной способности и переменным окружающей среды: R^2 = 0.9220, RMSE = 11.6165, MAE = 10.8075 (на тестовых данных). Несколько худшие результаты дал RF.
Исследование показало, что добавление переменных окружающей среды может эффективно повысить точность оценки содержания SOC. Среди этих переменных среднегодовое количество осадков и pH почвы являются основными факторами, влияющими на точность оценки содержания SOC, за которыми следуют высота над уровнем моря, уклон и аспект. Температура оказывает значительное влияние на содержание SOC через воздействие на активность почвенных микроорганизмов и почвенное дыхание. pH почвы влияет на химические реакции и ионообменные свойства почвы. Кислые почвы обычно ограничивают активность микроорганизмов и разложение органического вещества, тем самым препятствуя накоплению SOC. Осадки косвенно влияют на содержание SOC, воздействуя на состояние влажности почвы.
🗺 Содержание органического углерода в почве в исследуемой области (2001 г.), основанное на лучшей модели.
Если бы авторы разделили исследуемую область на несколько подобластей, то шанс появился бы и у линейной регрессии)
#сельхоз #почва