基于VNIR光谱的美国本土土壤碳制图异质性空间模型
应用统计
2023-11-21 v1 统计方法学
摘要
美国农业部实施的快速碳评估旨在获取美国本土土壤有机碳的代表性样本。结合统计模型，该数据集可支持全美土壤碳预测制图，但此类工作面临两个主要挑战。首先，数据存在高度异质性，即数据生成过程的一阶与二阶矩似乎随空间及不同土地利用类别而变。其次，多数采样点并无土壤有机碳的实验室实测值，大多数点位仅测得可见近红外（VNIR）光谱，其作为预测碳含量的代理变量。因此，我们开发了异质性模型来分析该数据，允许均值与方差随空间及土地利用类别变化，同时将 VNIR 光谱作为协变量纳入。在通过交叉验证确立模型有效性后，我们构建了美国本土土壤有机碳完整制图并给出不确定性量化。
引用
@article{arxiv.2311.12020,
title = {A Heterogeneous Spatial Model for Soil Carbon Mapping of the Contiguous United States Using VNIR Spectra},
author = {Paul A. Parker and Bruno Sansó},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.12020},
year = {2023}
}