論文の概要: Predicting Soil Macronutrient Levels: A Machine Learning Approach Models Trained on pH, Conductivity, and Average Power of Acid-Base Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04138v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 11:04:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 05:48:00.540361
• Title: Predicting Soil Macronutrient Levels: A Machine Learning Approach Models Trained on pH, Conductivity, and Average Power of Acid-Base Solutions
• Title（参考訳）: 土壌異常レベルの予測:酸性溶液のpH, 導電率, 平均電力を学習した機械学習アプローチモデル
• Authors: Mridul Kumar, Deepali Jain, Zeeshan Saifi, Soami Daya Krishnananda,
• Abstract要約: 本研究では, 土壌の挙動をモデル化するための合成解から得られたデータセットを利用する, 革新的な土壌試験プロトコルを提案する。 このデータセットには4つの機械学習アルゴリズムが適用され、土壌の栄養分濃度を予測するためにランダムな森林回帰器とニューラルネットワークが選択された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2994635361018887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Soil macronutrients, particularly potassium ions (K$^+$), are indispensable for plant health, underpinning various physiological and biological processes, and facilitating the management of both biotic and abiotic stresses. Deficient macronutrient content results in stunted growth, delayed maturation, and increased vulnerability to environmental stressors, thereby accentuating the imperative for precise soil nutrient monitoring. Traditional techniques such as chemical assays, atomic absorption spectroscopy, inductively coupled plasma optical emission spectroscopy, and electrochemical methods, albeit advanced, are prohibitively expensive and time-intensive, thus unsuitable for real-time macronutrient assessment. In this study, we propose an innovative soil testing protocol utilizing a dataset derived from synthetic solutions to model soil behaviour. The dataset encompasses physical properties including conductivity and pH, with a concentration on three key macronutrients: nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K). Four machine learning algorithms were applied to the dataset, with random forest regressors and neural networks being selected for the prediction of soil nutrient concentrations. Comparative analysis with laboratory soil testing results revealed prediction errors of 23.6% for phosphorus and 16% for potassium using the random forest model, and 26.3% for phosphorus and 21.8% for potassium using the neural network model. This methodology illustrates a cost-effective and efficacious strategy for real-time soil nutrient monitoring, offering substantial advancements over conventional techniques and enhancing the capability to sustain optimal nutrient levels conducive to robust crop growth.
• Abstract（参考訳）: 土壌のマクロ栄養物質、特にカリウムイオン(K$^+$)は植物の健康に欠かせないものであり、様々な生理的および生物学的プロセスの基盤となり、生物的および無生物的ストレスの管理を容易にする。 マクロ栄養成分が不足すると, 生育が停滞し, 成熟が遅れ, 環境ストレスに対する脆弱性が増大し, 土壌栄養モニタリングの精度が向上する。 化学測定法、原子吸光分光法、誘導結合プラズマ光放射分光法、電気化学的手法などの従来の技術は、高コストで時間集約的であり、リアルタイムのマクロ栄養評価には適していない。 本研究では, 土壌の挙動をモデル化するために, 合成溶液由来のデータセットを用いた革新的な土壌試験プロトコルを提案する。 このデータセットは、伝導率とpHを含む物理的性質を含み、窒素(N)、リン(P)、カリウム(K)の3つの主要な栄養素に濃度が集中している。 このデータセットには4つの機械学習アルゴリズムが適用され、土壌の栄養分濃度を予測するためにランダムな森林回帰器とニューラルネットワークが選択された。 実験室土壌試験結果との比較分析の結果、ランダム森林モデルによるリン23.6%、カリウム16%、ニューラルネットワークモデルによるリン26.3%、カリウム21.8%の予測誤差が明らかになった。 本手法は, リアルタイム土壌栄養モニタリングの費用対効果と有効性を示し, 従来の技術よりも大幅に進歩し, 堅実な作物生育にともなう最適栄養レベルを維持する能力を高める。

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