SBIR Phase I: Development of AI and Software Platform for Cost-Effective Soil Carbon Measurement and Assessment
SBIR 第一阶段:开发用于经济高效的土壤碳测量和评估的人工智能和软件平台
基本信息
- 批准号:2151674
- 负责人:
- 金额:$ 25.59万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2022
- 资助国家:美国
- 起止时间:2022-04-01 至 2023-04-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The broader impact/ commercial potential of this Small Business Innovation Research (SBIR) Phase I project is to enable accurate soil health measurements. The proposed project will develop new machine learning (ML) models for accurate soil carbon predictions. The system will generate a statistically- and agronomically-significant soil carbon sampling design customizable for landowner preferences and the parcel’s characteristics. The envisioned system will integrate a handheld measurement probe and a cloud-based data analysis and management platform for automated, scalable, cost-effective, and authoritative soil carbon sampling. The proposed project will develop a novel machine learning (ML) model for the in-situ prediction and analysis of soil carbon and development of automated sampling plans. The proposed system integrates a soil stratification and sampling plan design algorithm; software integrated with a handheld probe; and an integrated cloud-based analysis and data management platform. The research will address technical challenges including: (1) detecting complex covariates; (2) aligning stratification with soil carbon verification protocols; (3) developing novel digital pedology techniques; and (4) developing machine learning tools able to iterate measurement plans in near real-time. The system's outputs will enable parallel regional models and adaptive sampling plans.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
这项小企业创新研究(SBIR)第一阶段项目的更广泛影响/商业潜力是实现精确的土壤健康测量。拟议的项目将开发新的机器学习(ML)模型,以准确预测土壤碳。该系统将生成具有统计学和农学意义的土壤碳采样设计,可根据土地所有者的偏好和地块的特征进行定制。该系统将集成手持式测量探头和基于云的数据分析和管理平台,实现自动化、可扩展、经济高效和权威的土壤碳采样。拟议的项目将开发一种新的机器学习(ML)模型,用于土壤碳的原位预测和分析以及自动采样计划的开发。该系统集成了土壤分层和采样方案设计算法;与手持探头集成的软件;以及集成的基于云的分析和数据管理平台。该研究将解决的技术挑战包括:(1)检测复杂协变量;(2)将分层与土壤碳验证方案结合起来;(3)发展新型数字土壤学技术;(4)开发能够近乎实时地迭代测量计划的机器学习工具。该系统的输出将使平行区域模型和自适应采样计划成为可能。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
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会议论文数量(0)
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