一种基于土壤传递函数的目标土壤性质含量预测方法

摘要

本发明涉及一种基于土壤传递函数的目标土壤性质含量预测方法，在收集多源土壤数据集、环境变量的基础上，划分包含全部测定信息的数据集，根据土壤性质的空间异质性划分二级区域，筛选不同区域土壤传递函数的最优自变量集合，进而面向不同分区进行线性、非线性土壤传递函数拟合；并通过不同分区、不同函数的精度对比，遴选最优的面向样点的土壤传递函数，用以完善土壤样点数据库；而且应用机器学习方式构建区域的土壤自变量图层，构建面向区域的土壤传递函数，制作生产目标区域的目标土壤性质含量空间分布图；进而能够高效实现目标土壤性质含量的准确预测，提高工作效率。