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J-GLOBAL ID：202002262562943177   整理番号：20A0379696

熱帯土壌における土壌テクスチャ予測:携帯型蛍光X線分析法【JST・京大機械翻訳】

Soil texture prediction in tropical soils: A portable X-ray fluorescence spectrometry approach

著者 (12件)： Silva Sergio Henrique Godinho (Department of Soil Science, Federal University of Lavras, Lavras, MG, Brazil) ,  Weindorf David C. (Department of Plant and Soil Science, Texas Tech University, Lubbock, TX, USA) ,  Pinto Leandro Campos (Department of Soil Science, Federal University of Lavras, Lavras, MG, Brazil) ,  Faria Wilson Missina (Department of Soil Science, Federal University of Lavras, Lavras, MG, Brazil) ,  Acerbi Junior Fausto Weimar (Department of Forest Sciences, Federal University of Lavras, Lavras, Minas Gerais, Brazil) ,  Gomide Lucas Rezende (Department of Forest Sciences, Federal University of Lavras, Lavras, Minas Gerais, Brazil) ,  de Mello Jose Marcio (Department of Forest Sciences, Federal University of Lavras, Lavras, Minas Gerais, Brazil) ,  de Padua Junior Alceu Linares (Instituto de Ciencias Agrarias, Federal University of Jequitinhonha and Mucuri Valleys, Unai, Minas Gerais, Brazil) ,  de Souza Igor Alexandre (Instituto de Ciencias Agrarias, Federal University of Jequitinhonha and Mucuri Valleys, Unai, Minas Gerais, Brazil) ,  Teixeira Anita Fernanda dos Santos (Department of Soil Science, Federal University of Lavras, Lavras, MG, Brazil) ,  Guilherme Luiz Roberto Guimaraes (Department of Soil Science, Federal University of Lavras, Lavras, MG, Brazil) ,  Curi Nilton (Department of Soil Science, Federal University of Lavras, Lavras, MG, Brazil)
資料名： Geoderma  (Geoderma)
巻： 362  ページ： Null  発行年： 2020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： 土壌テクスチャは土壌特性化における重要な特徴であるが,その実験室測定は費用がかかり時間がかかる。代替として,本研究はブラジル土壌における携帯型X線蛍光(pXRF)分光データから土壌テクスチャを予測することを目的とした。1565の土壌試料(表層から503と表層下層から1062)を土壌テクスチャのために実験室で分析し,pXRFで走査した。pXRFによって決定された元素含有量を土壌テクスチャと相関させ,一般化線形モデル(GLM),サポートベクトルマシン(SVM),およびランダムフォレスト(RF)アルゴリズムを通して回帰モデルを較正するために使用した。モデルは,3つのデータセットを用いてデータの70%で作成した。2)準表層水平データのみ;3)両方の層からのデータ。検証はデータの30%で行った。粘土含有量はFe(0.79)およびAl_2O_3(0.41)と正の相関を示し,この画分中のFeおよびAl酸化物の大きな残留濃度を反映していた。この同じ画分はSiO_2(-0.75)と負に相関し,一方,砂画分はブラジル土壌の砂画分における石英優勢に対応するSiO_2と正に相関した。分離された表層および表層下の水平データセットに対して,SVMは粘土(R~20.83;RMSE=7.04%)および砂含有量(R~20.87;RMSE=9.11%)の最良の予測を促進したが,RFはシルトに対して最良の結果を与えた(R~20.60;RMSE=6.33%)。両データセットを組み合わせると,RFは砂予測(R~20.73;RMSE=5.79%)に対して良好であったが,SVMはシルト(R~20.72;RMSE=5.77%)と粘土(R~20.84;RMSE=7.08%)に対するより良い予測を促進した。pXRFによって得られた元素含有量は,様々なブラジル土壌に対する土壌テクスチャを正確に予測することができる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  *熱帯土 ,  石英 ,  鉄 ,  表層 ,  *蛍光X線分析 ,  酸化アルミニウム ,  回帰モデル ,  予測モデル ,  *蛍光 ,  粘土 ,  *土壌テクスチャ ,  シルト ,  アルゴリズム

著者キーワード (4件)： 近接センサ ,  土壌粒子サイズ ,  予測モデル ,  ブラジルの土壌

分類 (1件)： 土壌化学  (FB04040C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 熱帯土壌 ,  土壌テクスチャ ,  予測 ,  携帯型 ,  蛍光X線分析法