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咱们看到的从很远星系来的光是在几百万年以前发出的，在咱们看到的最远的物体的情景下，光是在80亿年前发出的。云云当咱们看天地时，咱们是在看它的曩昔。——霍金《时光简史》
伊利诺伊大学LaurenQuinn分校
新的机械研习算法能够庖代费劲的泥土采样，在大空间标准上完结确切的泥土有机碳预算。名誉：伊利诺伊大学厄本那香槟分校
泥土中究竟有几许碳？这是一个在大空间标准上很难答复的题目，但在地域、国度或寰球标准上了解泥土有机碳有助于科学家猜测团体泥土强健、做物临盆力，以至寰球碳轮回。
典范的做法是，协商人员在朝外搜集泥土模范，并将其带回实行室，在那处剖析材料以肯定其构成。但这需求耗损大批时光和人力，成本昂扬，况且只可供给特定位置的消息。
在近来的一项协商中，伊利诺伊大学协商人员显示了基于实行室泥土高光谱数据的新的机械研习法子能够供给同样确切的泥土有机碳的预算。它们的协商为欺诈机载和卫星高光谱遥感监测大面积地表泥土有机碳供给了原形。
“做为泥土的一个主要构成部份，有机碳对泥土的强健也是特别主要的，”王升说，麻省理工大学农业生态系统可接连进展重心（ASC）和果然资本与处境科学系（NRE）的协商助手教师。“咱们欺诈特别麋集的国度泥土实行室光谱数据库对机械研习算法实行了归纳评价，以量化泥土有机碳。”
Wang和他的合营者欺诈了美国农业部果然资本守护局（USDANaturalResourcesConservationService）供给的大家泥土光谱库，此中包罗超越份现场搜聚的纪录，代表了美国各地的全部泥土典型。与每种物资同样，泥土以特殊的光谱带反射光，科学家能够将其声明为肯定化学构成。
做物科学系助手教师、该协商合著者安德鲁·马吉诺（AndrewMargenot）说：“光谱是泥土性质的数据丰硕的指纹；咱们商议的是每个模范的数千个点。”。“你能够经过扫描一个未知的模范并运用一种曾经应用了几十年的统计法子来赢得碳含量，但在这边，咱们试图挑选险些全部或许的建模法子，”他增加道。
“咱们领会此中一些模子是灵验的，但别致之处在于范围，咱们试验了百般机械研习算法。”
ASC独创主任、NRES副教师的第一协商员凯宇冠说：“这项办事奠基了欺诈高光谱和多光谱遥感技艺衡量泥土表层泥土碳特点的原形，这能够使标准扩大到或许无处不在。”
在基于泥土库筛选了最好算法后，协商人员用模仿的机载和星载高光谱数据对其实行了测试。正如预期的那样，他们的模子声明了表面光谱图象中固有的“噪音”，返回了泥土有机碳的高精度和大标准视图。
“NASA和其余机构有新的或行将实行的高光谱卫星职责，咱们将谋划好欺诈新的人为智能技艺，欺诈这些职责返回的光谱数据猜测主要的泥土性质，这特别使人高兴，”王说。
在伊利诺伊州研习谋划机科学的本科生张晨辉（ChenhuiZhang）也介入了该项目，做为国度超等谋划运用重心（NationalCenterforSuper
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