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J-GLOBAL ID：202202228889638708   整理番号：22A1204685

まばらな点に基づく南方丘陵地域の耕地土壌有効リン製図【JST・京大機械翻訳】

Mapping soil available phosphorus of cultivated land in hilly region of southern China based on sparse samples

著者 (5件)： Cao Jiaping (福建農林大学資源与環境学院/土壤生態系統健康与調控福建省高校重点実験室 福州 350002) ,  Zhang Liming (福建農林大学資源与環境学院/土壤生態系統健康与調控福建省高校重点実験室 福州 350002) ,  Qiu Longxia (福建農林大学資源与環境学院/土壤生態系統健康与調控福建省高校重点実験室 福州 350002) ,  Xing Shihe (福建農林大学資源与環境学院/土壤生態系統健康与調控福建省高校重点実験室 福州 350002) ,  Ma Dan (福建農林大学資源与環境学院/土壤生態系統健康与調控福建省高校重点実験室 福州 350002)
資料名： Zhongguo Shengtai Nongye Xuebao (Zhong Ying Wen)  (Zhongguo Shengtai Nongye Xuebao (Zhong Ying Wen))
巻： 30  号： 2  ページ： 290-301  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2778A  ISSN： 2096-6237  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 耕地表層土の有効リンの空間分布図をマッピングすることは、精密農業管理と土壌環境評価にとって重要な意義がある。現在、土壌リンのデジタル製図研究の多くは、十分な土壌サンプル点の平坦地域に面し、まばらなサンプル点に基づく南方丘陵地域の耕地土壌の有効リンマッピング効果はまだよく分かっていない。典型的な南方丘陵地域の福建省建て市を研究対象とし、96のスパース土壌実測サンプルに基づき、空間解像度10mのSen-tinel-2リモートセンシング画像で取得したリモートセンシング変数を利用した。気象変数と地形変数を組み合わせて、ランダム森林(RandomForest,RF)モデルを構築し、建て市の耕地表層土壌(020cm)の有効リン含有量を予測し、5つの異なる環境変数の組合せ下におけるRFモデル精度を比較した。結果により、リモートセンシング変数を加えた後、地形、気象とpHの組合せのRFモデル予測の有効リン含有量の精度が著しく向上して[決定係数(R2)が0.36から0.59に上昇し、全変数(リモートセンシング、地形、気象と土壌pH)を連合したRFモデルの予測精度が最も良いことが分かった。リモートセンシング変数,気象変数,地形変数,および土壌pHは,それぞれ,22.87%,30.64%,30.38%,および16.11%であり,年間平均温度,pH,および土壌pHは,それぞれ,土壌有効リン含有量の22.87%,30.64%,30.38%,および16.11%であった。地形湿度指数と高度は,南部丘陵地域の耕地土壌における有効リンの空間分布に影響する主な要因であった。そのため、リモートセンシング、気象、地形と土壌pHの組合せによるRFモデルは、サンプル点数が有限の場合、南方丘陵地区県市域耕地土壌の有効リン含有量を予測する有効な方法であった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 農業 ,  リン ,  気象 ,  湿度 ,  *耕土 ,  *農地 ,  リモートセンシング ,  土壌酸性度 ,  *土壌 ,  表層土 ,  平均気温
準シソーラス用語： 予測精度 ,  精密農業 ,  ランダムフォレスト ,  決定係数 ,  リモートセンシング画像 ,  土壌リン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 土壌化学  (FB04040C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 丘陵 ,  地域 ,  耕地土壌 ,  リン ,  製図