論文の概要: Soil Fertility Prediction Using Combined USB-microscope Based Soil Image, Auxiliary Variables, and Portable X-Ray Fluorescence Spectrometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12415v1
- Date: Wed, 17 Apr 2024 17:57:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 17:04:06.847565
- Title: Soil Fertility Prediction Using Combined USB-microscope Based Soil Image, Auxiliary Variables, and Portable X-Ray Fluorescence Spectrometry
- Title（参考訳）: 複合型USB顕微鏡を用いた土壌画像, 補助変数, 可搬型蛍光X線分析による土壌収量予測
- Authors: Shubhadip Dasgupta, Satwik Pate, Divya Rathore, L. G. Divyanth, Ayan Das, Anshuman Nayak, Subhadip Dey, Asim Biswas, David C. Weindorf, Bin Li, Sergio Henrique Godinho Silva, Bruno Teixeira Ribeiro, Sanjay Srivastava, Somsubhra Chakraborty,
- Abstract要約: この研究は、ランダムフォレストモデルを用いて、微視的土壌画像、PXRFデータ、補助的な土壌変数(AV)から色とテクスチャを合成した。
その結果,画像特徴(IFs)と補助変数(AVs)を統合することで,B値の予測精度が有意に向上した。
IF、AV、PXRFデータを組み込んだデータ融合手法により、それぞれ0.72と0.70のR2値で利用可能なMnとSAIの予測をさらに改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.431158134976364
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study explored the application of portable X-ray fluorescence (PXRF) spectrometry and soil image analysis to rapidly assess soil fertility, focusing on critical parameters such as available B, organic carbon (OC), available Mn, available S, and the sulfur availability index (SAI). Analyzing 1,133 soil samples from various agro-climatic zones in Eastern India, the research combined color and texture features from microscopic soil images, PXRF data, and auxiliary soil variables (AVs) using a Random Forest model. Results indicated that integrating image features (IFs) with auxiliary variables (AVs) significantly enhanced prediction accuracy for available B (R^2 = 0.80) and OC (R^2 = 0.88). A data fusion approach, incorporating IFs, AVs, and PXRF data, further improved predictions for available Mn and SAI with R^2 values of 0.72 and 0.70, respectively. The study demonstrated how these integrated technologies have the potential to provide quick and affordable options for soil testing, opening up access to more sophisticated prediction models and a better comprehension of the fertility and health of the soil. Future research should focus on the application of deep learning models on a larger dataset of soil images, developed using soils from a broader range of agro-climatic zones under field condition.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 可溶性B, 有機炭素 (OC), Mn, 可溶性S, 硫黄利用率 (SAI) などの臨界パラメータに着目し, 可溶性X線分析および土壌画像解析による土壌肥厚の迅速評価を行った。
インド東部のアグロ・気候帯から採取した1,133個の土壌サンプルを解析し、Random Forestモデルを用いて、顕微鏡的土壌画像、PXRFデータ、補助的な土壌変数(AV)から色とテクスチャを合成した。
その結果,補助変数 (AV) と画像特徴 (IF) を統合することにより, 利用可能なB (R^2 = 0.80) とOC (R^2 = 0.88) の予測精度が有意に向上した。
IFs,AVs,PXRFデータを併用したデータ融合手法により,それぞれ0.72と0.70のR^2値で利用可能なMnとSAIの予測をさらに改善した。
この研究は、これらの統合技術が土壌試験の迅速で手頃な選択肢を提供し、より洗練された予測モデルにアクセスし、土壌の豊かさと健康をよりよく理解する可能性があることを実証した。
今後の研究は、フィールド条件下で広範囲の農業気候帯の土壌を用いて開発された、より大規模な土壌画像のデータセットにディープラーニングモデルを適用することに焦点を当てるべきである。
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