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J-GLOBAL ID：202102275348692436   整理番号：21A3381657

地域スペクトルライブラリを用いた局所土壌特性の予測を改善するための戦略【JST・京大機械翻訳】

To spike or to localize? Strategies to improve the prediction of local soil properties using regional spectral library

著者 (4件)： Ng Wartini (School of Life and Environmental Sciences & Sydney Institute of Agriculture, The University of Sydney, NSW, Australia) ,  Minasny Budiman (School of Life and Environmental Sciences & Sydney Institute of Agriculture, The University of Sydney, NSW, Australia) ,  Jones Edward (School of Life and Environmental Sciences & Sydney Institute of Agriculture, The University of Sydney, NSW, Australia) ,  McBratney Alex (School of Life and Environmental Sciences & Sydney Institute of Agriculture, The University of Sydney, NSW, Australia)
資料名： Geoderma  (Geoderma)
巻： 406  ページ： Null  発行年： 2022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： 土壌スペクトルライブラリー数の増加は,国家,大陸,および全球規模を含む,より大きな範囲で開発されている。しかし,これらのライブラリーの予測精度は,局所スケールで使用された場合,しばしばかなり不良であった。本研究は,4つの異なる地域目標地域における土壌有機炭素予測のための地域スペクトルライブラリーのモデル精度を改善する異なる戦略を評価した。全体で,部分最小二乗回帰(PLSR)を用いた5つの戦略を,局所,スパイク領域,スパイクサブセット領域および2つの局所モデル(記憶ベース学習(MBL)および局所PLSR)の使用を含めて比較した。MBLは,予測すべき新しいサンプルに類似した地域スペクトルのサブセットに基づく新しい局所予測モデルを導いた。局所PLSRは,事前訓練地域PLSRモデルから導いた局所試料の投影スコアを用いて線形回帰モデルを較正した。検証結果は,スパイクしたモデルの性能は,局所および局所モデルから得たものよりそれほど良くないことを示した。>20のローカルサンプルで,局所的PLSRモデルは,局所およびスパイク地域モデルの両方より良好に機能した。MBLモデルは局所PLSRモデルに類似の性能を達成した。それにもかかわらず,モデルの精度はデータのスペクトル類似性と予測の統計の両方により大きく影響された。したがって,予測モデルを局所化する。結果はまた,スパイクがPLSRモデルの回帰係数に影響するが,負荷ではなく,スペクトルデータの圧縮を有益なPLSスコアに可能にすることを示唆する。局所スペクトルが地域スペクトルライブラリーに低い類似性を持つならば,局所スペクトルライブラリーを構築することは,サンプルサイズが十分に大きい(>30)と仮定して,より有益であるであろう。Copyright 2021 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： 学習 ,  *スペクトル ,  大陸 ,  類似性 ,  *土壌特性 ,  近赤外分光分析 ,  予測モデル ,  土壌有機炭素
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  予測精度 ,  回帰係数 ,  線形回帰モデル ,  部分最小二乗回帰 ,  *スペクトルライブラリ ,  モデル精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Vis-NIR分光法 ,  土壌スペクトルライブラリ ,  土壌有機炭素 ,  スパイキング ,  部分最小二乗回帰 ,  記憶に基づく学習

分類 (1件)： 土壌化学  (FB04040C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地域 ,  スペクトルライブラリ ,  土壌特性 ,  予測 ,  戦略