Ekologiskt jordmaterial (SOM), totalkväve (TN), tillgängligt kväve (AN), tillgänglig fosfor (AP), tillgängligt kalium (AK) och pH är viktiga kemiska egenskaper för att utvärdera jordens bördighet och kvalitet. Denna studie omfattade integrering av fyra jordsensorer, synlig nära infraröd (vis-NIR) spektrometer, mittinfraröd (mid-IR) spektrometer, bärbar röntgenfluorescensanalysator (PXRF) och laserinducerad nedbrytningsspektroskopi (LIBS), för att uppnå snabb mätning av dessa markegenskaper. En genetisk algoritm och partiell minsta-kvarts regression (GA-PLSR) användes för att välja karakteristiska band för att minska data redundans. Vi kalibrerade sedan modeller från tre aspekter: modeller med hjälp av partiell minsta-kvarts regression (PLSR) baserad på enstaka sensordata, modeller med PLSR baserad på smält sensordata, som omfattar data kombinerat från de fyra sensorerna till en ny datauppsättning för att skapa en datafusion (DF) modell, och modeller med Bayesian modell medelvärde (BMA) baserat på förutsägelseresultat av smält sensordata, vilket innebär förutsägelseresultat kombinerade från de fyra sensorerna till en ny datauppsättning för att bilda BMA-modellen. Resultaten visade följande: (i) För den enskilda sensorn minskade den prediktiva prestandan enligt följande: mid-IR > vis-NIR > LIBS > PXRF. (ii) Jämfört med den enskilda sensorn, DF metoden något förbättrad eller till och med minskad förutsägelse noggrannhet och orsakade en stor mängd redundans. Vi föreslår att detta tillvägagångssätt inte kan förbättra prediktiv förmåga. iii) BMA-metoden uppnådde den bästa förutsägelsen för de sex jordegenskaperna. Våra resultat tyder på att modellmedelvärdet för vis-NIR, mid-IR och LIBS kan vara ett tillförlitligt och stabilt tillvägagångssätt för snabb mätning av markegenskaper. • Vi använde fyra proximala jordsensorer för att utvärdera sex viktiga egenskaper för att utvärdera jordens bördighet och kvalitet. • GA-PLSR användes för att välja karakteristiska band. • Vi jämförde förutsägelser om sex jordegenskaper från enkelsensor, DF och BMA tillvägagångssätt. • BMA förutsägelser var mer exakta än förutsägelser från enstaka och sammanslagna sensordata.
D. Xu m.fl. REF använde genetiska algoritmer och partiell minsta kvadrat regression (GA-PLSR) för att välja funktionsband för att minska data redundans och uppnå snabb mätning av markegenskaper.
Multi‐sensor fusion for the determination of several soil properties in the Yangtze River Delta, China
{'venue': None, 'journal': 'European Journal of Soil Science', 'mag_field_of_study': ['Chemistry']}