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J-GLOBAL ID：201702238230195217   整理番号：17A0412255

VNIR分光法を土壌クラスを区別できるか【Powered by NICT】

How well can VNIR spectroscopy distinguish soil classes?

著者 (8件)： Zeng Rong (State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, 210008, PR China) ,  Zeng Rong (University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100049, PR China) ,  Zhang Gan-Lin (State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, 210008, PR China) ,  Zhang Gan-Lin (University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100049, PR China) ,  Li De-Cheng (State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, 210008, PR China) ,  Rossiter David G. (State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, 210008, PR China) ,  Rossiter David G. (Section of Soil and Crop Sciences, Cornell University, Ithaca, NY, 14853, USA) ,  Zhao Yu-Guo (State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, 210008, PR China)
資料名： Biosystems Engineering  (Biosystems Engineering)
巻： 152  ページ： 117-125  発行年： 2016年 
JST資料番号： E0030A  ISSN： 1537-5110  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 可視近赤外(VNIR)スペクトルは土壌の物理的および化学的な性質,土壌タイプの識別を支援するための土壌スペクトルを使用することの可能性を意味するに関する豊富な情報を提供することができる。土壌学的土壌分類システムは,土壌特性の選択されたセットを用いて特徴層位と特徴を同定し,分類鍵を構築した。本研究は安徽省,中国で収集した典型的な土壌プロファイルを分類するためのVNIRスペクトルの応用を検討した。使用した279種類の土壌断面は,中国土壌分類に従って五桁(Cambosols,バートソル,Argosols,PrimosolsおよびAnthrosols),六亜目と21群に分類した。土壌スペクトルは350 2500nm以内で収集し,主成分分析(PCA)はデータの次元を低減するために適用した。これらの主成分は,土壌分類のための多項ロジスティック回帰における独立変数として使用した。表土スペクトル,下層土スペクトルおよびそれらの組合せは,予測精度を比較した。表土,下層土と複合層のスペクトルを用いて亜目のレベルで達成された精度はそれぞれ76.3%,71.3%と70.3%であったが,表土層を用いた土壌群のレベルの結果は40.5%であった。表土スペクトルのみでは75%以上の予測精度を達成したので,反射分光法は土壌分類のための有望なツールを判断できる。物理化学的特性とスペクトルに基づいて計算したクラス間の分類学的距離は非常に異なっており,特徴空間でのクラス間の距離の概念を評価するために選択した特徴に依存することを示した。分類学的距離は予測モデルのより良い選択と評価のためのサプリメントとして役立つことができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *土壌分類 ,  中華人民共和国 ,  スペクトル ,  反射率 ,  土壌断面 ,  土壌型 ,  表土 ,  主成分分析 ,  土壌学 ,  予測モデル ,  下層土 ,  近赤外線
準シソーラス用語： 分類学 ,  物理化学的性質 ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 反射率分光法 ,  土壌分類 ,  VNIRスペクトル ,  分類学的距離

分類 (2件)： 土壌管理  (FB04070J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 土壌 ,  クラス