AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAmong the obtained tree models, according to the results of both of training (ta) and testing (tb) sets, the response variables belonging to highest explained variance (R2) values are Clay2 (R2(ta)=0.384, R2(tb)=0.313), Sand2 (R2(ta)=0.370, R2(tb)=0.280), Clay1 (R2(ta)=0.495, R2(tb)=0.236) and Sand1 (R2(ta)=0.404, R2(tb)=0.233) respectively.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study was carried out to create predictive distribution maps of some physical soil properties in Akdağ mountain district from Simav-Kütahya region. To build the distribution models of soil properties, regression tree technique (RTT) was employed. RTT models of soil lime content at 10-30 cm, soil depth and general soil stoniness couldn’t be built. Among the obtained tree models, according to the results of both of training (ta) and testing (tb) sets, the response variables belonging to highest explained variance (R2) values are Clay2 (R2(ta)=0.384, R2(tb)=0.313), Sand2 (R2(ta)=0.370, R2(tb)=0.280), Clay1 (R2(ta)=0.495, R2(tb)=0.236) and Sand1 (R2(ta)=0.404, R2(tb)=0.233) respectively. Besides mean absolute percentage error (MAPE) values of all those soil variables were less than 50 which means acceptable forecast accuracy. The obtained tree models of the other response data have low training and in particular testing R2 values. The distribution models obtained from RTT were visualized across the study area. Thus the distribution maps of the soil properties were provided.
Özet
Bu çalışma Kütahya-Simav yöresinde yer alan Akdağ Kütlesi’nde bazı fiziksel toprak özelliklerinin haritalanması amacıyla gerçekleştirilmiştir. Toprak özelliklerinin dağılım modellerini elde etmek için regresyon ağacı tekniği (RTT) kullanılmıştır. Toprak kireç içeriği (10-30 cm), toprak derinliği ve genel toprak taşlılığına ait ağaç modeller elde edilememiştir. Elde edilen ağaç modellerden, hem eğitim seti (ta) hem de test seti (tb) sonuçlarına göre, en yüksek açıklanan varyans (R2) değerlerine sahip toprak özellikleri sırası ile Kil2 (R2(ta)=0,384; R2(tb)=0,313), Kum2 (R2(ta)=0,370; R2(tb)=0,280), Kil1 (R2(ta)=0,495; R2(tb)=0,236) ve Kum1 (R2(ta)=0,404; R2(tb)=0,233) içerikleri olmuştur. Ayrıca bu toprak özelliklerinin tamamına ait ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) değerleri kabul edilebilir kestirim geçerliliği anlamına gelen 50 değerinin altında kalmıştır. Diğer toprak özelliklerinin ağaç modellerinde eğitim ve özellikle test R2 değerleri düşük veya çok düşük çıkmıştır. RTT ile elde edilen dağılım modelleri çalışma alanı boyunca yaygınlaştırılmış ve böylece toprak özelliklerine ait dağılım haritaları çıkartılmıştır.