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J-GLOBAL ID:201702241453968653   整理番号:17A1122937

可視-近赤外分光法による土壌炭素の地域規模での予測に及ぼすキャリブレーションセットサイズの影響【Powered by NICT】

Effect of calibration set size on prediction at local scale of soil carbon by Vis-NIR spectroscopy
著者 (6件):
資料名:
巻: 288  ページ: 175-183  発行年: 2017年 
JST資料番号: E0256B  ISSN: 0016-7061  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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限られた数のキャリブレーション試料の可視および近赤外(Vis-NIR)分光法による土壌特性の予測物理化学的分析のためのコストと時間を低減することができる。本研究は,土壌中の全炭素(TC)の予測可視-近赤外分光法によるキャリブレーションセットサイズの影響を評価することを目的とした。イタリア南部の33ha(カラブリア)の森林地域では,216個の土壌試料はTC濃度を分析し,反射率スペクトルを実験室で測定した。全データセットをランダムにキャリブレーション及び検証セット(それぞれ70%と30%)に分割した。TC予測上の試料の数の影響を研究するために,14と144の間の試料の十校正サブセットを選択した。主成分回帰(PCR),部分最小二乗回帰(PLSR),サポートベクトルマシン回帰(SVMR)を含む三つの方法を用いて,84キャリブレーションモデル,同じ独立したデータにより検証を開発した。モデルは,決定(R~2),予測の二乗平均平方根誤差(RMSEP)及び四分位距離の比(RPIQ)の係数を比較した。検証結果は,完全キャリブレーションセットに基づくモデルモデルにおいて有意でない差を得るために,2972および115試料は,それぞれPCR,SVMR及びPLSRに必要であったことを示した。PCRが出現したキャリブレーション試料サイズにPLSRおよびSVMRよりも感度が低いが,SVMRはより高いR~2とRPIQ値と低いRMSEPとPLSRおよびPCRより優れていた。本研究で達成された最良のモデルとは有意には異ならなかっRMSEPを得るために,試料の必要な最小数はSVMRおよび130に対して72であったPLSR。全てのPCRモデルは最良モデルよりも有意に最も劣った。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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土壌化学 
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