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J-GLOBAL ID：201702242800282903   整理番号：17A1122862

キプロスのための土壌型と物理的性質の高分解能地図:デジタル土壌マッピング最適化【Powered by NICT】

A high resolution map of soil types and physical properties for Cyprus: A digital soil mapping optimization

著者 (6件)： Camera Corrado (Energy, Environment and Water Research Centre, The Cyprus Institute, Aglantzia, Lefkosia 2121, Cyprus) ,  Zomeni Zomenia (Cyprus Geological Survey, Ministry of Agriculture, Rural Development and the Environment, Strovolos, Lefkosia 2064, Cyprus) ,  Noller Jay S. (Department of Crop and Soil Science, Oregon State University, Corvallis, OR 97331, United States) ,  Zissimos Andreas M. (Cyprus Geological Survey, Ministry of Agriculture, Rural Development and the Environment, Strovolos, Lefkosia 2064, Cyprus) ,  Christoforou Irene C. (Cyprus Geological Survey, Ministry of Agriculture, Rural Development and the Environment, Strovolos, Lefkosia 2064, Cyprus) ,  Bruggeman Adriana (Energy, Environment and Water Research Centre, The Cyprus Institute, Aglantzia, Lefkosia 2121, Cyprus)
資料名： Geoderma  (Geoderma)
巻： 285  ページ： 35-49  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)

抄録/ポイント： 高分解能土壌図は多くの異なる環境研究のための重要なデータを構成している。デジタル土壌マッピング技術は広い地域に於ける土壌型および土壌特性に関する詳細な情報を得るために費用対効果の高い方法を示した。研究の主目的は,125,000の伝統的土壌調査(WRB土壌群,土壌深さと土壌テクスチャクラスを含む)からの予測を拡張したキプロスの大面積にすることであった。ランダムフォレスト(RF),複数ツリー分類法を適用した。特異的目的は(i)環境的予測因子の大規模データ集合の役割と重要性を解析するために,(ii)RFの訓練点,森林サイズ(ntree),ノードあたりの抽出された予測因子の数(mtry)と樹木サイズ(nodesize)の数の影響を調べるために(iii)多項ロジスティック回帰モデルと導出した地図を用いたRF派生マップを比較し,検証誤差(テストセットと独立プロファイル)と地図不確実性の項で,混乱指数と新たに開発した信頼性指標を用いた。最適化RFモデルは入力点利用可能な(百万以上)の半分を用いて350に等しいntreeで行った。mtryパラメータは土壌シリーズと土壌特性の両方に対して5(使用した環境変数の数の半分に近い)に設定した。nodesize較正は,関連する性能増加を示さず,そのデフォルト値(1)に保たれた。環境変数に関しては,モデルは10予測因子を用い,scorpan式で検討した全ての土壌形成要因をカバーする三マップを導出した。地球化学データから導いた土壌特性は,土壌群,深さとテクスチャを導く際の高い重要性を示した。ランダムフォレストは,多項式ロジスティック回帰よりも優れた予測モデルを構築し,同程度の予測不確実性のはるかに低い検証誤差を示した。RF派生マップは独立したプロフィル(土壌深さで45%,土壌テクスチャのための51%)からのバッグ(OOB)誤差(土壌群および土壌特性の両方に対して約10%)の非常に低いが,比較的高い検証誤差を示した。得られた信頼性指数はキプロスの主要山岳地域,予測は多変量環境類似性表面により示されるように外挿で低かったが,国の主要農業地域における高~中。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： 土壌テクスチャ ,  *最適化 ,  予測モデル ,  *キプロス共和国 ,  予測 ,  *土壌型 ,  土壌図 ,  信頼性 ,  *高分解能 ,  土壌特性 ,  山岳地 ,  不確実性
準シソーラス用語： 予測因子 ,  ランダムフォレスト ,  土壌群 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： キプロス ,  デジタル土壌マッピング ,  モデル最適化 ,  ランダムフォレスト ,  土壌景観モデル ,  World Reference Base

分類 (2件)： 土壌調査  (FB04080U) ,  土壌物理  (FB04030R)

タイトルに関連する用語 (7件)： キプロス ,  土壌型 ,  物理的性質 ,  高分解能 ,  地図 ,  デジタル土壌マッピング ,  最適化