Many modelling and statistical meth

Many modelling and statistical methods have been used to relate soil characteristics to other environmental factors. As mentioned above, relationships between soil colour and chemistry have been found, although this research has generally employed standard statistical techniques. Work that has applied more sophisticated pattern-matching or recognition approaches such as those used in artificial intelligence have been largely restricted in the field of soil colour to crop/soil or weed/ soil discrimination (Aitkenhead et al., 2003; Kavdir, 2004; Marchant and Onyango, 2003). Here we apply neural networks to the mining of a soils database in order to identify and make use of patterns between soil colour and physicochemical composition. The intention is not to investigate the strength of correlation between soil colour and any single physical or chemical parameter, but rather (A) to determine the usefulness of colour, measured using both RGB and CIELab coordinates, as a proxy indicator of several soil characteristics, and (B) to determine how accurately soil colour can be predicted using a range of chemical and physical characteristics simultaneously.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีการใช้หลายวิธีการสร้างแบบจำลอง และสถิติที่เกี่ยวข้องลักษณะดินกับปัจจัยแวดล้อมอื่น ๆ ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น ความสัมพันธ์ระหว่างดินสีและเคมีพบ ถึงแม้ว่างานวิจัยนี้ได้จ้างเทคนิคทางสถิติมาตรฐานทั่วไป งานที่ได้ใช้เพิ่มเติมทันสมัยรูปแบบจับคู่ หรือการรู้แจ้งเป็นที่ใช้ในปัญญาประดิษฐ์ได้ถูกส่วนใหญ่จำกัดในฟิลด์สีดินพืช/ดิน หรือกับ weed / ดินแบ่งแยก (Aitkenhead et al., 2003 Kavdir, 2004 Marchant และ Onyango, 2003) ที่นี่เราใช้เครือข่ายประสาทเพื่อทำเหมืองแร่ของดินเนื้อปูนฐานข้อมูลเพื่อระบุ และให้ใช้รูปแบบสีดินและองค์ประกอบ physicochemical ความตั้งใจจะไม่ตรวจสอบความแข็งแรงของความสัมพันธ์ระหว่างสีดินและใด ๆ เดียวทางกายภาพ หรือเคมีพารามิเตอร์ แต่ (A) เพื่อกำหนดความมีประโยชน์ของสี วัดโดยใช้ RGB และ CIELab พิกัด เป็นตัวบ่งชี้ของพร็อกซีหลายลักษณะดิน และ (B) เพื่อกำหนดความแม่นยำสามารถทำนายสีดินโดยใช้ช่วงของลักษณะทางกายภาพ และเคมีพร้อม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การสร้างแบบจำลองจำนวนมากและวิธีการทางสถิติที่ได้รับการใช้ในการเชื่อมโยงลักษณะดินปัจจัยแวดล้อมอื่น ๆ ดังกล่าวข้างต้นความสัมพันธ์ระหว่างสีและเคมีของดินมีการตรวจพบแม้ว่างานวิจัยนี้ได้ใช้เทคนิคทางสถิติโดยทั่วไปมาตรฐาน การทำงานที่มีความซับซ้อนมากขึ้นนำไปประยุกต์ใช้รูปแบบการจับคู่หรือการรับรู้วิธีการเช่นที่ใช้ในด้านปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับการ จำกัด ส่วนใหญ่อยู่ในเขตของสีของดินเพื่อตัด / ดินหรือวัชพืช / การแบ่งแยกดิน (Aitkenhead et al, 2003. Kavdir 2004; ชานและ Onyango 2003) ที่นี่เราใช้เครือข่ายประสาทเพื่อการทำเหมืองแร่ของฐานข้อมูลดินเพื่อระบุและใช้ประโยชน์จากรูปแบบระหว่างสีของดินและองค์ประกอบทางเคมีกายภาพ ความตั้งใจที่จะไม่ได้รับการตรวจสอบความแข็งแรงของความสัมพันธ์ระหว่างสีดินและพารามิเตอร์ทางกายภาพหรือสารเคมีใด ๆ เดียว แต่ () เพื่อกำหนดประโยชน์ของสี, วัดโดยใช้ทั้ง RGB และ CIELAB พิกัดเป็นตัวบ่งชี้พร็อกซี่ของลักษณะของดินหลาย และ (ข) การกำหนดวิธีการอย่างถูกต้องสีของดินสามารถทำนายได้ใช้ช่วงของลักษณะทางเคมีและทางกายภาพพร้อมกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบบมากมายและวิธีการทางสถิติมาใช้บอกลักษณะของดินกับปัจจัยสิ่งแวดล้อมอื่น ๆ ดังกล่าวข้างต้น ความสัมพันธ์ระหว่างสีเคมีดินและได้พบว่า ถึงแม้ว่างานวิจัยนี้ได้โดยทั่วไปจะใช้เทคนิคทางสถิติมาตรฐานงานที่ได้ใช้วิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นรูปแบบการจับคู่หรือการรับรู้เช่นที่ใช้ในปัญญาประดิษฐ์ได้รับส่วนใหญ่ถูกจำกัดในด้านสีดินพืช / ดิน / ดิน หรือวัชพืชจำแนก ( aitkenhead et al . , 2003 ; kavdir , 2004 ; มาร์แชนท์ และ onyango , 2003 )ที่นี่เราใช้โครงข่ายประสาทเทียมในเหมืองแร่ของดินฐานข้อมูลในการระบุและใช้ประโยชน์จากรูปแบบระหว่างดินและสีและองค์ประกอบ ความตั้งใจที่จะศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างสีและความแข็งแรงของดินทางกายภาพใด ๆเดียว หรือ เคมี พารามิเตอร์ แต่ ( ) เพื่อศึกษาประโยชน์ของการใช้สี วัดทั้ง RGB และแถบพิกัดเป็นพร็อกซี่ตัวบ่งชี้คุณลักษณะต่างๆ ของดิน และ ( ข ) เพื่อตรวจสอบว่าถูกต้องสีดินสามารถทำนายการใช้ช่วงของลักษณะทางเคมีและกายภาพพร้อมกัน