Mappatura del carbonio organico del suolo mediante telerilevamento iperspettrale e RNA - Tiwari, Sudheer Kumar;Saha, S. K.;Kumar, Suresh
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Il carbonio organico del suolo (SOC) è un indicatore importante e affidabile della qualità del suolo. In questo studio, gli spettri del suolo sono stati caratterizzati e analizzati per prevedere il contenuto spaziale di SOC, utilizzando una tecnica di modellazione predittiva multivariata - rete neurale artificiale (ANN). Sono state generate immagini iperspettrali EO1-Hyperion (400-2500 nm), set di dati su scala di campo e di laboratorio (350-2500 nm), costituiti dal contenuto di SOC stimato in laboratorio dei campioni di suolo raccolti (variabile dipendente) e dai corrispondenti dati di…mehr

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Produktbeschreibung
Il carbonio organico del suolo (SOC) è un indicatore importante e affidabile della qualità del suolo. In questo studio, gli spettri del suolo sono stati caratterizzati e analizzati per prevedere il contenuto spaziale di SOC, utilizzando una tecnica di modellazione predittiva multivariata - rete neurale artificiale (ANN). Sono state generate immagini iperspettrali EO1-Hyperion (400-2500 nm), set di dati su scala di campo e di laboratorio (350-2500 nm), costituiti dal contenuto di SOC stimato in laboratorio dei campioni di suolo raccolti (variabile dipendente) e dai corrispondenti dati di riflessione delle bande spettrali sensibili al SOC (variabili predittive). Per ogni serie di dati, sono stati sviluppati modelli predittivi ANN e tre serie di dati (a scala di immagine, a scala di campo e a scala di laboratorio) hanno rivelato prestazioni significative della rete per l'addestramento, il test e la validazione, indicando una buona generalizzazione della rete per il contenuto di SOC. L'analisi basata sulla RNA ha mostrato un'elevata previsione del contenuto di SOC a livello di immagine (R2 = 0,93 e RPD = 3,19), campo (R2 = 0,92 e RPD = 3,17) e laboratorio (R2 = 0,95 e RPD = 3,16). I risultati della convalida di ANN hanno indicato che i modelli predittivi hanno funzionato bene (R2 = 0,90) con RMSE 0,070. I risultati hanno dimostrato che i metodi ANN hanno un grande potenziale per la stima del contenuto di SOC.
Autorenporträt
Sudheer Kumar Tiwari arbeitet als Wissenschaftler im Andhra Pradesh Space Applications Centre (APSAC), Planning Department, Govt. of Andhra Pradesh. Er hat seinen Master of Technology in Fernerkundung und GIS mit Auszeichnung am Indian Institute of Remote Sensing, ISRO, Dehradun im Jahr 2011 abgeschlossen.