Evaluación de la predicción basada en aprendizaje automático bajo diferentes prácticas agrícolas para el mapeo digital del carbono orgánico del suelo y el fósforo disponible
Autores: Kaya, Fuat; Keshavarzi, Ali; Francaviglia, Rosa; Kaplan, Gordana; Baayiit, Levent; Dedeolu, Mert
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Carbono orgánico del suelo
Fósforo disponible
Bosques aleatorios
Cúbico
Modelos híbridos
Aprendizaje automático
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
Predecir propiedades químicas del suelo como el carbono orgánico del suelo (SOC) y el contenido de fósforo disponible (Ava-P) es crítico en áreas donde existen diferentes usos de la tierra. La distribución de SOC y Ava-P está influenciada por factores tanto naturales como antropogénicos.
Descripción
Predecir propiedades químicas del suelo como el carbono orgánico del suelo (SOC) y el contenido de fósforo disponible (Ava-P) es crítico en áreas donde existen diferentes usos de la tierra. La distribución de SOC y Ava-P está influenciada por factores tanto naturales como antropogénicos.