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J-GLOBAL ID：201702283705031954   整理番号：17A1707882

土壌有機炭素貯蔵量マップの空間ダウンスケーリングのための回帰法の比較【Powered by NICT】

Comparison of regression methods for spatial downscaling of soil organic carbon stocks maps

著者 (6件)： Roudier P. (Landcare Research, Private Bag 11052, Manawatu Mail Centre, Palmerston North 4442, New Zealand) ,  Roudier P. (Te Punaha Matatini, A New Zealand Centre of Research Excellence, Private Bag 92019, Auckland 1142, New Zealand) ,  Malone B.P. (Sydney Institute of Agriculture, The University of Sydney, Eveleigh, NSW 2015, Australia) ,  Hedley C.B. (Landcare Research, Private Bag 11052, Manawatu Mail Centre, Palmerston North 4442, New Zealand) ,  Minasny B. (Sydney Institute of Agriculture, The University of Sydney, Eveleigh, NSW 2015, Australia) ,  McBratney A.B. (Sydney Institute of Agriculture, The University of Sydney, Eveleigh, NSW 2015, Australia)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 142  号： PA  ページ： 91-100  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  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： disseverアルゴリズム,Maloneら(2012)によって提案された利用可能な環境共変量に基づくダウンスケーリング空間情報のためのフレームワークの微細化を示した。元のアルゴリズムは目標変数間の関係と一般加法モデル(GAM)を用いた共変量をモデル化したが,この論文で報告した改良法は,ユーザが広範囲の回帰法の間の選択を可能にした。これらの開発は統計的環境のためのオープンソースパッケージに装備された,オーストラリアとニュージーランドの4種類の回帰法を用いた線形モデル(LM),GAM,ランダムフォレスト(RF),キュービスト(CU)の二研究地点に関する利用可能なダウンスケーリング土壌有機炭素貯蔵量(SOCS)マップにより試験した。本研究では,参照マップの空間分解能は粗い分解能に分解され,非常に異なるダウンスケーリング法の性能を評価した。オーストラリア部位について,1km SOCS粗分解能地図は90 m分解能にダウンスケールした。最良の結果は,CuまたはRF(それぞれ2=0.91と0.94)のいずれかを用いて達成された。ニュージーランド部位について,250m SOCS粗い分解能マップを10m分解能にダウンスケールした。最良の結果は,GAM(R 2=0.90)を用いて達成した。結果はdisseverを用いたダウンスケーリング空間情報のための最適回帰法はケースバイケースで変化することを示した。特に,LMまたはGAMのような単純な手法は,限られた数のピクセルののみがダウンスケーリングアルゴリズムを訓練するために利用可能な場合におけるより複雑なアプローチより優れていた。これは異なる回帰戦略の試験を容易にする実行の価値を実証した。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： *土壌有機炭素 ,  アルゴリズム ,  分解能 ,  ニュージーランド ,  画素 ,  空間分解能 ,  オーストラリア連邦 ,  モデリング ,  モデル ,  銅
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  線形モデル ,  空間情報 ,  共変量 ,  *ダウンスケーリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 空間ダウンスケーリング ,  デジタル土壌マッピング ,  機械学習 ,  R

分類 (2件)： 遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 土壌有機炭素 ,  貯蔵量 ,  マップ ,  ダウンスケーリング