Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Odhad hloubky půdy s využitím základních vlastností terénu: porovnání metod

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41210%2F06%3A15045" target="_blank" >RIV/60460709:41210/06:15045 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Soil depth prediction supported by primary terrain attributes: a comparison of methods

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The objective of this study was to investigate the benefits of methods that incorporate terrain attriubutes as covariates into the prediction of soil depth. Three primary terrain attributes-elevation, slope and aspect -were tested to improve the depth prediction from conventional soil survey dataset. Different methods were compared: 1) ordinary kriging (OK), 2) co-kriging (COK), 3) regression-kriging (REK), and 4) linear regression (RE). The evaluation of predicted results was based on comparison with real validation data. With respect to means, OK and COK provided the best prediction (both 110 cm), RE and REK gave the worst results, their means were significantly lower (79 and 108 cm, respectively) than the mean of real data (111 cm). F-test showed that COK with slope as covariate gave the best result with respect to variances. COK also reproduced best the range of values. The use of auxiliary terrain data improved the prediction of soil depth. However, the improvement was relatively

  • Název v anglickém jazyce

    Soil depth prediction supported by primary terrain attributes: a comparison of methods

  • Popis výsledku anglicky

    The objective of this study was to investigate the benefits of methods that incorporate terrain attriubutes as covariates into the prediction of soil depth. Three primary terrain attributes-elevation, slope and aspect -were tested to improve the depth prediction from conventional soil survey dataset. Different methods were compared: 1) ordinary kriging (OK), 2) co-kriging (COK), 3) regression-kriging (REK), and 4) linear regression (RE). The evaluation of predicted results was based on comparison with real validation data. With respect to means, OK and COK provided the best prediction (both 110 cm), RE and REK gave the worst results, their means were significantly lower (79 and 108 cm, respectively) than the mean of real data (111 cm). F-test showed that COK with slope as covariate gave the best result with respect to variances. COK also reproduced best the range of values. The use of auxiliary terrain data improved the prediction of soil depth. However, the improvement was relatively

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    DF - Pedologie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA526%2F02%2F1516" target="_blank" >GA526/02/1516: Aplikace různých pedometrických metod na výsledky pedologického průzkumu a jejich srovnání</a><br>

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2006

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Plant, Soil and Environment

  • ISSN

    1214-1178

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    52

  • Číslo periodika v rámci svazku

    9

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    424-430

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus