摘要
本发明属于农业环境、数据处理技术领域,公布了一种重金属污染土壤钝化材料区域适宜性筛选方法和应用,所述方法通过采集和分析不同钝化材料的吸附性能数据,并利用机器学习模型进行特征选择和预测,高效地筛选出适用于农业土壤污染修复的钝化材料。本发明方法通过引入机器学习模型,实现了对农田土壤污染修复钝化材料的快速、准确筛选。本发明方法具有操作简便、成本低、效率高等优点,可广泛应用于农业土壤污染修复领域,提供了一种更为可行和可持续的解决方案,为农业土壤污染修复提供了一种新的钝化材料区域性筛选策略,有助于提高土壤修复效率,保护生态环境和食品安全。
技术关键词
材料结构性质
重金属污染土壤
农业土壤污染修复
重金属污染耕地土壤
机器学习模型
变量
数据
农田土壤污染修复
Pearson相关系数
模糊C均值聚类算法
筛选方法
特征选择
阳离子交换容量
梯度提升决策树
K均值聚类算法
土壤有机质含量
聚类分析方法
层次聚类算法
样本
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