Τοπικές προβλέψεις με χρήση το βέλτιστο υποσύνολο από μια βιβλιοθήκη εδαφικών φασματικών υπογραφών
Creators: name: Κεσκιλίδου, Αλίκη Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Μηχανική μάθηση
Ιδιότητες εδάφους
Τοπική μοντελοποίηση
Machine Learning
Soil Property Prediction
Local Modeling

description: Η φασματοσκοπία διάχυτης ανάκλασης στην ορατή και κοντά στην υπέρυθρη ακτινοβολία (vis- NIR) μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκτίμηση των ιδιοτήτων του εδάφους όπως για την περιεκτικότητα του σε οργανικό άνθρακα. Σε σύγκριση με τις συμβατικές εργαστηριακές μεθόδους επιτρέπει πρακτικές και χαμηλού κόστους μετρήσεις. Οι μετρήσεις των ιδιοτήτων του εδάφους με φασματοσκοπία απαιτούν έμπειρα μοντέλα και γι αυτόν τον σκοπό έχουν αναπτυχθεί φασματικές βιβλιοθήκες εδάφους (SSL). Έχουν γίνει πολλές έρευνες και υπάρχει η πεποίθηση ότι οι τεχνικές μηχανικής μάθησης μπορούν να βοηθήσουν ώστε να εξαχθούν προβλέψεις με μεγάλη ακρίβεια. Ωστόσο τα μοντέλα που παράγονται με αυτές τις βιβλιοθήκες εδάφους συχνά είναι ανεπαρκή στις τοπικές προβλέψεις. Εδώ παρουσιάζονται ορισμένες τεχνικές με σκοπό την βελτίωση της πρόβλεψης σε σύγκριση με τα μοντέλα που χρησιμοποιούν μόνο την μεγάλη βιβλιοθήκη για πρόβλεψη του οργανικού άνθρακα στην συγκεκριμένη τοποθεσία. Σε αυτές συγκαταλέγεται μια νέα μέθοδος η rs-local, η οποία χρησιμοποιεί ένα μικρό αντιπροσωπευτικό σύνολο τοπικών δεδομένων και τεχνικών επαναδειγματοληψίας για να επιλέξει ένα σύνολο δεδομένων από μία μεγάλη φασματική βιβλιοθήκη vis-NIR SSL έτσι ώστε να βελτιωθούν οι προβλέψεις στην συγκεκριμένη τοποθεσία. Η εφαρμογή του rs-local γίνεται για την πρόβλεψη του οργανικού άνθρακα του εδάφους στην Γαλλία. Διαπιστώθηκε ότι με λίγα δείγματα που αφορούν την συγκεκριμένη τοποθεσία και την SSL το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που προέρχεται από τον rs-local μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια τις συγκεντρώσεις του οργανικού άνθρακα του εδάφους και να μειωθεί κατά πολύ το κόστος των εργαστηριακών ερευνών.
description: Spectroscopy techniques in the visible and near infrared (vis–NIR) can be used in order to estimate soil properties, such as the organic carbon content. Compared with other conventional laboratory methods, spectroscopy is more practical and cost-efficient. To accurately measure the soil properties using spectroscopy requires elaborate models and many Soil Spectral Libraries (SSL) have been developed for this purpose. Much research has focused on this subject and it has been demonstrated that machine learning techniques can help to make very accurate predictions.However the models derived with these SSL are often inadequate in local predictions. We demonstrate some techniques to improve the predictability of organic carbon compared to the model using only the large library for prediction at that site. We present here the rs-local method which uses a small representative set of local data and by using resampling techniques selects a subset from a large vis-NIR spectral library in order to improve predictions at that site. Finally, the application of rs-local to predict the soil organic carbon in France is presented, using an artificial dataset constructed from the LUCAS spectral library. From the results we can see that with a few site-specific samples and some samples from SSL the rs-local training dataset can accurately predict soil organic carbon concentrations and greatly reduce the cost of extra surveys.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)