6 modelos de predicción en Open Soil Spectral Library

Resumen:

Hemos recibido comentarios importantes desde el lanzamiento de los primeros modelos y servicios web (diciembre de 2021). La opinión recibida fue que las versiones anteriores de los modelos estaban haciendo un gran trabajo, pero para otras no tanto. El rendimiento variable del modelo puede deberse a que los tipos de suelo específicos no estaban bien representados o a que los espectros no estaban bien alineados con los instrumentos de la OSSL. Esto nos llevó a mejorar los resultados actuales para incluir un indicador que indicara si las nuevas muestras que se van a predecir están representadas por el conjunto de calibración. Además, revisamos nuestro método de estimación de la incertidumbre y cambiamos a predicciones conformes, un método simple y sólido para obtener bandas de incertidumbre. Además, realizamos un análisis sistemático de los algoritmos de aprendizaje, las estrategias de compresión y el preprocesamiento utilizando la base de datos OSSL y conjuntos de pruebas externos, así como los resultados de un experimento de prueba circular, un proyecto independiente que se desarrolló para comprender las diferencias entre varios laboratorios de espectroscopía de suelos.