This special issue contains five pa

This special issue contains five papers. The first paper by E. Meerschman et al. (2013 — this issue) focuses on bivariate multiple-point statistics applied to proximal soil sensor data with the aim of mapping fossil ice-wedge polygons. Multiple-point statistics as a collection of geostatistical simulation algorithms which use a multiple-point training image as a structural model instead of a two-point variogram allows the simulation of more complex random fields. The paper shows the first application of multivariate multiple-point statistics in soil science. It outperformed the more traditional methods such as ordinary kriging and fuzzy k-means classification. It thus represents a new and promising tool for soil and soil sensor data processing.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาพิเศษนี้ประกอบด้วยเอกสาร 5 กระดาษแรกโดย E. Meerschman et al. (2013 ซึ่งปัญหานี้) เน้นสถิติหลายจุด bivariate กับดิน proximal เซ็นเซอร์ข้อมูลมีจุดมุ่งหมายของการแม็ปรูปหลายเหลี่ยมฟอสไอซ์ลิ่ม สถิติหลายจุดเป็นชุดของ geostatistical จำลองอัลกอริทึมที่ใช้รูปหลายจุดฝึกอบรมเป็นแบบจำลองโครงสร้างแทน variogram สองจุด จำลองเขตสุ่มที่ซับซ้อนได้ กระดาษแสดงแอพลิเคชันแรกของตัวแปรพหุสถิติหลายจุดในดินวิทยาศาสตร์ นั้น outperformed ดั้งเดิมวิธี kriging สามัญและจัดประเภท k-หมายถึงเอิบ จึงหมายถึงเครื่องมือใหม่ และสัญญาสำหรับดินและดินเซ็นเซอร์ข้อมูลประมวลผล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ฉบับพิเศษนี้มีห้าเอกสาร กระดาษครั้งแรกโดยอี Meerschman และคณะ (2013 - ปัญหานี้) มุ่งเน้นไปที่สถิติหลายจุดสองตัวแปรนำไปใช้กับข้อมูลเซ็นเซอร์ดินใกล้เคียงกับจุดมุ่งหมายของการทำแผนที่ฟอสซิลรูปหลายเหลี่ยมไอศลิ่ม สถิติหลายจุดเป็นชุดของขั้นตอนวิธีการจำลอง geostatistical ซึ่งใช้ภาพการฝึกอบรมหลายจุดเป็นรูปแบบโครงสร้างแทน variogram สองจุดช่วยให้การจำลองของเขตข้อมูลแบบสุ่มที่ซับซ้อนมากขึ้น กระดาษที่แสดงให้เห็นโปรแกรมแรกของสถ​​ิติหลายจุดหลายตัวแปรในวิทยาศาสตร์ดิน มันทำได้ดีกว่าวิธีการแบบดั้งเดิมมากขึ้นเช่น kriging สามัญและการจัดหมวดหมู่เลือน k-หมายถึง มันจึงเป็นเครื่องมือชนิดใหม่และสัญญาสำหรับการประมวลผลในดินและดินเซ็นเซอร์ข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัญหาพิเศษนี้ประกอบด้วยห้าเอกสาร . กระดาษแรกโดย meerschman et al . ( 2013 - ปัญหานี้ ) เน้นการถดถอยหลายจุดสถิติประยุกต์ข้อมูลเซ็นเซอร์ดินใกล้เคียงกับเป้าหมายของแผนที่ฟอสซิลลิ่มน้ำแข็งรูปหลายเหลี่ยมหลายจุดสถิติเป็นคอลเลกชันของขั้นตอนวิธีการจำลอง geostatistical ซึ่งใช้หลายจุดฝึกอบรม ภาพที่เป็นแบบโครงสร้าง แทนที่จะเป็นสองจุดให้ variogram การจำลองข้อมูลแบบสุ่มที่ซับซ้อนมากขึ้น กระดาษแสดงโปรแกรมแรกของตัวแปรหลายตัวหลายจุดสถิติวิทยาศาสตร์ทางดินมันเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิมมากขึ้นเช่นคริกกิ้งธรรมดา และแบบ k-means การจำแนกประเภท มันจึงเป็นเครื่องมือที่มีแนวโน้มใหม่และดินและดินเซ็นเซอร์ข้อมูลการประมวลผล