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J-GLOBAL ID：201702248659004646   整理番号：17A1122982

デジタル土壌マッピング製品の不確実性を推定するための分位点回帰森林の利用【Powered by NICT】

Using quantile regression forest to estimate uncertainty of digital soil mapping products

著者 (3件)： Vaysse Kevin (SIG L-R, Maison de la Teledetection, 500 rue Jean-Francois Breton, 34093 Montpellier Cedex 5, France) ,  Vaysse Kevin (UMR LISAH - INRA, 2 place Pierre Viala, 34060 Montpellier Cedex 1, France) ,  Lagacherie Philippe (UMR LISAH - INRA, 2 place Pierre Viala, 34060 Montpellier Cedex 1, France)
資料名： Geoderma  (Geoderma)
巻： 291  ページ： 55-64  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： Digital Soil Mapping(DSM)製品はより複雑で部分的に未知パターン土壌変動の単純化した表現である。,これら生成物から得られる土壌特性の予測を地図化する必要があることを既約不確実性を持っている。本研究の目的は,GlobalSoilMap土壌特性格子の不確実性を予測する能力に関してRandomForest-分位点回帰森林(QRF) から誘導した新しい方法による最新DSM法 回帰クリギング(RK)を比較することであった。比較は,測定された土壌プロファイル(1/13.5km~2)の疎な集合と領域の軽減,気候,地質学と土地利用を特徴づける環境共変量の集合に対して27,236-km~2地中海フランスの地方における5~15cm深さで三土壌特性,pH,有機炭素と粘土含有量で実施した。古典的性能指標とは別に,比較を二種類の方法により提供される不確実性地図の精度プロットと視覚検査を含んでいた。三土壌特性に対して得られた結果は,QRFはRKたより正確でより説得性が予測されたパターンの不確実性を与えることを示した,土壌特性を予測するのに類似した性能を持つ。運転DSMにおけるQRFの使用が推奨される,土壌観測の空間サンプリングであるRKを適用するには,あまりにも疎ら過ぎる。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： フランス共和国 ,  土壌特性 ,  土地利用 ,  クリギング ,  *不確実性 ,  有機炭素 ,  気候 ,  地中海 ,  簡素化 ,  地質学
準シソーラス用語： 性能指標 ,  粘土含有量 ,  共変量 ,  *デジタル土壌マッピング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： デジタル土壌マッピング ,  GlobalSoilMap ,  分位点回帰 ,  不確実性 ,  地域スケール

分類 (3件)： 土壌物理  (FB04030R) ,  土壌調査  (FB04080U) ,  土壌化学  (FB04040C)

タイトルに関連する用語 (4件)： デジタル土壌マッピング ,  不確実性 ,  推定 ,  森林