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A Comparison of Feature-Based MLR and PLS Regression Techniques for the Prediction of Three Soil Constituents in a Degraded South African EcosystemComparación de las técnicas de regresión MLR y PLS basadas en características para la predicción de tres componentes del suelo en un ecosistema sudafricano degradado

Resumen

La evaluación precisa de determinados componentes del suelo puede proporcionar valiosos indicadores para identificar y supervisar los cambios en la tierra junto con la degradación, que son fenómenos frecuentes en las regiones semiáridas. Se prueban dos enfoques para la cuantificación del carbono orgánico del suelo, los óxidos de hierro y el contenido de arcilla, basados en la espectroscopia de campo y de laboratorio de las superficies naturales. (1) Se aplica un enfoque físico que se basa en el análisis de características de absorción espectral. Para cada constituyente del suelo, se selecciona un conjunto de características espectrales de diagnóstico y se vincula con datos químicos de referencia mediante técnicas de regresión lineal múltiple (MLR). (2) Se aplica la regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS) como método exclusivamente estadístico multivariante para la comparación. Se desarrollan modelos de regresión basados en extensos datos de referencia sobre el terreno de 163 sitios muestreados recogidos en el Bioma Thicket, Sudáfrica, donde se observan cambios en la tierra debido al sobrepastoreo intensivo. Los enfoques se evalúan en función de su rendimiento de predicción y su importancia con respecto a una futura cuantificación de los componentes del suelo en grandes áreas utilizando espectroscopia de imágenes.

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