کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5770415 | 1629426 | 2017 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Using quantile regression forest to estimate uncertainty of digital soil mapping products
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
فرآیندهای سطح زمین
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The results obtained for the three soil properties showed that QRF provided more accurate and more interpretable predicted patterns of uncertainty than RK did, while having similar performances in predicting soil properties. The use of QRF in operational DSM is therefore recommended, especially when spatial sampling of soil observations are too sparse for applying RK.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Geoderma - Volume 291, 1 April 2017, Pages 55-64
Journal: Geoderma - Volume 291, 1 April 2017, Pages 55-64
نویسندگان
Kévin Vaysse, Philippe Lagacherie,