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J-GLOBAL ID:202002288048109015   整理番号:20A2728778

インドの中インド-ガンジス平原における種々のスペクトル前処理技術と多変量法を用いた土壌有機炭素の推定のためのVIS-NIR分光法の適用【JST・京大機械翻訳】

Application of VIS-NIR spectroscopy for estimation of soil organic carbon using different spectral preprocessing techniques and multivariate methods in the middle Indo-Gangetic plains of India
著者 (4件):
資料名:
巻: 23  ページ: Null  発行年: 2020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)
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土壌有機炭素(SOC)は土壌養分の主な発生源であり,農業作物の成長と発達に必須である。SOCの正確で迅速な定量は,作物栽培と土壌健康/炭素隔離定量において極めて重要である。Indo-Gangetic平野におけるSOCの定量化の正確で迅速な方法の代替法として可視および近赤外拡散反射分光法(VIS-NIR)を評価するために,280の土壌サンプルを,インセプティソル,エンティソルおよびアルフィソルをカバーして,それらのスペクトルを記録した。6つの前処理技術(反射率,吸光度,乗法散乱補正(MSC),標準正規変量(SNV),Savitzky-Golay平滑化第1導関数(SG-FD))および4つの多変量法(部分最小二乗回帰(PLSR),ランダムフォレスト(RF),サポートベクトル回帰(SVR)および多変量適応回帰スプライン(MARS))を,VIS-NIRスペクトルからSOCを予測するために評価した。PLSRモデル(R_V2=0.73,RMSE_V=0.07,およびRPD_V=1.90),RFモデル(R_V2=0.69,RMSE_V=0.07,およびRPD_V=1.74),SVRモデル(R_V2=0.57,RMSE_V=0.08),およびRPD_V=1.50,およびMARSモデル(R_V2=0.63,RMSE_V=0.10,およびRPD_V=1.05)を用いて,かなりの予測精度とロバスト性を達成した。本研究の知見は,前処理技術と多変量法がスペクトル分析にどのように影響するかを調べることによりSOC決定の信頼性を同定した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
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土壌化学 

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