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EnglishDigital soil mapping in mountain areas faces two major limitations: the small number of available observations and the non-linearity of the relations between environmental variables and soil properties. A possible approach to deal with these limitations involves the use of non-parametric models to interpolate soil properties of interest. Among the different approaches currently available, Support Vector Regression (SVR) seems to have several advantages over other techniques. SVR is a set of techniques in which model complexity is limited by the learning algorithm itself, which prevents overfitting. Moreover, the non-linear approximation of SVR is based on a kernel transformation of the data, which avoids the use of complex functions and is computationally feasible; while the resulting projection in feature space is especially suited for sparse datasets. A brief introduction to this methodology, a comparison with other popular methodologies and a framework for the application of this approach to a study site in the Italian Alps is discussed.
| Citazione: | Ballabio, C. (2009). Spatial prediction of soil properties in temperate mountain regions using support vector regression. GEODERMA, 151(3-4), 338-350. |
| Tipo: | Articolo in rivista - Articolo scientifico |
| Carattere della pubblicazione: | Scientifica |
| Titolo: | Spatial prediction of soil properties in temperate mountain regions using support vector regression |
| Autori: | Ballabio, C |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 23-mag-2009 |
| Lingua: | English |
| Rivista: | GEODERMA |
| Digital Object Identifier (DOI): | 10.1016/j.geoderma.2009.04.022 |
| Appare nelle tipologie: | 01 - Articolo su rivista |
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