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J-GLOBAL ID：202002213991105000   整理番号：20A1493911

ケモメトリックスによる可視および近赤外分光法は土壌の物理的および化学的性質を予測できる【JST・京大機械翻訳】

Visible and near-infrared spectroscopy with chemometrics are able to predict soil physical and chemical properties

著者 (10件)： Liu Jinbao (Institute of Water Resources and Hydro-electric Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Liu Jinbao (Key Laboratory of Degraded and Unused Land Consolidation Engineering, The Ministry of Land and Resources, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Xie Jiancang (Institute of Water Resources and Hydro-electric Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Han Jichang (Key Laboratory of Degraded and Unused Land Consolidation Engineering, The Ministry of Land and Resources, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Han Jichang (Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co., Ltd., Xi’an, Shaanxi, China) ,  Wang Huanyuan (Key Laboratory of Degraded and Unused Land Consolidation Engineering, The Ministry of Land and Resources, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Wang Huanyuan (Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co., Ltd., Xi’an, Shaanxi, China) ,  Sun Jianhong (Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co., Ltd., Xi’an, Shaanxi, China) ,  Li Rui (Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co., Ltd., Xi’an, Shaanxi, China) ,  Li Shaoxuan (Institute of Water Resources and Hydro-electric Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China)
資料名： Journal of Soils and Sediments  (Journal of Soils and Sediments)
巻： 20  号： 7  ページ： 2749-2760  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4666A  ISSN： 1439-0108  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:従来の実験室法と比較して,可視-近赤外反射(vis-NIR)分光法は,土壌の物理的および化学的特性を推定するためのより実用的で費用対効果の高い方法である。材料と方法:本論文では,土壌品質指標の総合評価のためのスペクトルデータの効率を調べるため,統計的機械学習モデルの構築を目的とする。17の物理的および化学的特性を土壌品質の指標として標準法を用いて測定した。土壌サンプルを,可視-NIR範囲(350-2500nm),31のサンプルのキャリブレーションセット,および交差検証と独立した検証のための13のサンプルの検証セットにおいて,実験室において走査した。予測を改善するために24の前処理法を試験し,部分最小二乗回帰(PLSR)を用いて土壌品質指標を予測した。結果と考察:モデル指数を比較し,PLSR機械学習法に基づき構築したモデルは,良好な予測力(R2>0.9,偏差に対する性能比(RPD)>3.0)を有した。物理的および化学的特性について,バルク密度(BD,R2=0.97,RPD=5.90),土壌有機物(SOM,R2=0.98,RPD=8.56),pH(R2=0.95,RPD=4.40)およびTN(R2=0.98,RPD=6.67)濃度を予測した。これは,この方法が本研究地域におけるこれらの土壌要素の予測に適していることを示している。Mn,Zn,Cd,およびAsを除いて,他の5つの重金属濃度はよく予測された。建設モデルの予測能力は,劣等性への優位性のために,Hg,Cr,Pb,Ni,およびCuであることがわかる。結果は,中国,陝西省における土壌の物理的および化学的特性を評価するための実用的,迅速,低コストおよび定量的アプローチとして,分光学的およびケモメトリックス技術の組み合わせを適用できることを示した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 銅 ,  ヒ素 ,  前処理 ,  重金属 ,  土壌有機物 ,  スペクトル ,  *近赤外線 ,  *ケモメトリックス ,  土壌特性 ,  機械学習 ,  *近赤外分光分析
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  費用対効果 ,  土壌試料 ,  部分最小二乗回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Vis-NIR分光法 ,  土壌特性 ,  部分最小二乗回帰 ,  スペクトル前処理 ,  ケモメトリックス

分類 (1件)： 土壌化学  (FB04040C)

タイトルに関連する用語 (6件)： ケモメトリックス ,  近赤外分光法 ,  土壌 ,  物理 ,  化学的性質 ,  予測