预测土壤盐度在乌普特鲁河口流域,印度,使用机器学习技术

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 遥感 遥感 遥感 遥感
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 土壤盐化会降低土地的质量,特别是在水的内陆水产养殖池周围.
• 由于空间和时间的变化,监测大面积是具有挑战性的.

研究的目的:

• 用遥感数据和机器学习来预测土壤盐度.
• 为了比较各种回归模型对土壤盐度估计的性能.

主要方法:

• 使用线性模型 (线性回归,LASSO,Ridge,弹性网) 和增强算法 (XGBoost,LightGBM,CatBoost).
• 使用70/30数据分割进行培训和测试,并进行交叉验证.
• 使用R2,RMSE,MSE和MAE指标评估模型性能.

主要成果:

• CatBoost回归器模型实现了最高的精度.
• 测试阶段的结果:MAE=0.42,MSE=0.28,RMSE=0.53,R2=0.92. 测试阶段的结果:MAE=0.42,MSE=0.28,RMSE=0.53,R2=0.92. 测试阶段的结果:MAE=0.42,MSE=0.28,RMSE=0.53,R2=0.92. 测试阶段的结果:MAE=0.42,MSE=0.28,RMSE=0.53,R2=0.92.
• 培训阶段的结果:MAE=0.49,MSE=0.36,RMSE=0.60,R2=0.90. 这样就没有什么问题了.

结论:

• 建议使用CatBoost回归器来监测印度水产养殖区的土壤盐度.
• 机器学习和遥感为大规模的土壤盐度评估提供了强大的解决方案.