The large scale digital mapping of soil organic carbon using machine learning algorithms | Крупномасштабное цифровое картографирование содержания органического углерода почв с помощью методов машинного обучения

The large scale digital mapping of soil organic carbon using machine learning algorithms | Крупномасштабное цифровое картографирование содержания органического углерода почв с помощью методов машинного обучения

2018

Chinilin, A.V., Russian State Agrarian Univ., Moscow

English. The results of digital mapping of organic carbon content within the arable horizons of soils and the assessment of obtained models accuracy with the use of machine learning methods for the area of Central Russian Upland in Voronezh region are presented. The digital mapping was based on 22 soil sampling points, applied for the learning and verification of models, and also on several sets of predictor variables. We took also digital elevation model, its derivatives and also remote sensing data of different spatial resolution as predictor variables. Several methods were used to create the spatial variability models for the investigated property based on the decision trees methods: random forest, boosting regression trees and Bayessian regression trees. The assessment of the models obtained accuracy was conducted by a method of cross-validation. As the accuracy indices we used the determination coefficient, mean absolute error and the root mean square error. The modelling results showed that the use of predictor variables presented by digital elevation model, its derivatives and Landsat 8 data we were able to obtain more sustainable models. The determination coefficient varied from 0.6 to 0.7, variation coefficient of Root mean squared error, i.e., the prognosing error varied from 0.5791 to 0.6520. Whereas, the best model was obtained with the method of Bayessian regression trees; whereas the predictor variables presented by the digital elevation model, its derivatives and Sentinel 2 data determination coefficient varied from 0.47 to 0.55, and the prognosing error varied from 0.7031 to 0.7909. It was revealed that in the described models according to different data sets the most significant were the various predictor variables.

Show more [+]

Less [-]

Russian. Приведены результаты цифрового картографирования содержания органического углерода в пахотных горизонтах почв и оценки точности получаемых моделей с использованием методов машинного обучения для участка Среднерусской возвышенности Воронежской области. Цифровое картографирование основывалось на 22 точках почвенного опробования, используемых для обучения и проверки моделей, а также на нескольких наборах переменных-предикторов, в качестве которых выступали цифровая модель рельефа, производные от нее и данные дистанционного зондирования различного пространственного разрешения. Для построения моделей пространственного варьирования исследуемого свойства использовали несколько методов, основанных на деревьях решений: ансамбль деревьев решений, бустинг регрессионных деревьев и байесовские регрессионные деревья. Оценку точности полученных картографических моделей определяли методом перекрестной проверки, при этом в качестве показателей точности использовали коэффициент детерминации, среднюю абсолютную ошибку и корень среднеквадратичной ошибки. По результатам моделирования выявлено, что с использованием переменных-предикторов, представленных цифровой моделью рельефа, ее производными и данными Landsat 8 удалось получить более устойчивые модели, причем коэффициент детерминации изменяется от 0.6 до 0.7, коэффициент вариации среднеквадратичного отклонения, т.е. ошибка прогноза - от 0.5791 до 0.6520. Лучшая модель получена с помощью метода байесовских регрессионных деревьев; тогда как для переменных-предикторов, представленных цифровой моделью рельефа, ее производными и данными Sentinel 2 – от 0.47 до 0.55, ошибка прогноза от 0.7031 до 0.7909. Выявлено, что в описанных моделях по различным наборам данных наиболее значимыми оказывались разные переменные-предикторы.

Show more [+]

Less [-]

Bibliographic information

Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева | Bulletin of V.V. Dokuchaev Soil Science Institute

Issue

91

ISSN

0136-1694

Other Subjects

Modele mathematique; Federacion de rusia; Matiere organique du sol; Tecnicas de prediccion; Federation de russie; Technique de prevision; Distribucion espacial; Modelos matematicos; Materia organica del suelo