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J-GLOBAL ID：201702254290565133   整理番号：17A1495093

ランダムフォレスト法を用いた主要な土壌特性の空間的予測 南インドの半乾燥熱帯の事例研究【Powered by NICT】

Spatial prediction of major soil properties using Random Forest techniques - A case study in semi-arid tropics of South India

著者 (3件)： Dharumarajan S. (ICAR-National Bureau of Soil Survey and Land Use Planning, Regional Centre, Hebbal, Bangalore 560024, India) ,  Hegde Rajendra (ICAR-National Bureau of Soil Survey and Land Use Planning, Regional Centre, Hebbal, Bangalore 560024, India) ,  Singh S.K. (ICAR-National Bureau of Soil Survey and Land Use Planning, Amaravati Road, Nagpur-440033, India)
資料名： Geoderma Regional  (Geoderma Regional)
巻： 10  ページ： 154-162  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3038A  ISSN： 2352-0094  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： 研究の目的は,ランダムフォレストモデルを用いたAnantapur地区,インドのBukkarayasamudrum mandalにおける主要土壌特性の空間的変動を地図化することである。研究地域は,地形,土地利用と勾配に基づく種々の地形学的土地ユニット(PLU)に分けられる。ランダムフォレストモデル(RFM)は,研究地域の全ての主要なPLU単位を代表する116表面試料(0 30cm)の野外調査データに基づいて開発した。RFMはフィッティングやノイズ特徴に敏感でないおよび大規模データセットを処理する能力を持っている。高分解能衛星画像(IRS LISS IVデータ3バンド),標高,勾配,アスペクト,地形湿潤度指数,地形位置指標,計画とプロフィル曲率,谷底平坦度の多重解像度指数と多重解像度山頂平坦度のような地形属性,NDVIのような植生因子,EVIと土地利用土地被覆(LULC)は,1:50,000スケールの過去から受け継いだ土壌データと共に共変量として使用されている。予測された有機炭素,pHとECはそれぞれ0.24 1.03%,6.9 9.0,0.11 0.97dS/m~ 1の範囲であった。モデル性能は係数決定(R~2)とLinの一致係数(CCC)に基づいて評価した。モデルは,pHに対するR~2とCCC値0.23と0.38のSOC,0.30と0.37で,ECの0.62と0.70と良く行った。RFMモデルの可変重要性ランキングは,EVIとNDVIは有機炭素の最も重要な予測因子であるそれぞれECおよびpHのための排水とNDVIがことを示した。この技術は土壌特性の空間分解能を精密化するより観測と同様な景観に適用することができる。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： *予測 ,  *インド ,  有機炭素 ,  土地 ,  空間分解能 ,  正規化植生指数 ,  モデル ,  *熱帯 ,  土地利用 ,  *土壌特性 ,  等級づけ ,  *事例研究
準シソーラス用語： 多重解像度 ,  標高 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 土壌特性 ,  デジタル土壌マッピング ,  ランダムフォレストモデル ,  予測 ,  Validation

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： ランダムフォレスト法 ,  土壌特性 ,  予測 ,  南インド ,  熱帯 ,  研究