一种基于集成学习的土壤有机质含量预测方法

本发明涉及一种基于集成学习的土壤有机质含量预测方法，包括如下步骤，首先收集土壤采样点及影响有机质的气象、遥感、植被等数据并进行预处理，再使用1DCNN_LSTM提取气象、反射率和植被覆盖特征，然后将从深度学习模型中提取的气象、反射率和植被覆盖特征，联合有机质的克里金插值结果作为输入变量，训练GBR模型。该方法利用了深度学习在自动特征学习方面的优势，还结合了机器学习模型的灵活性与地统计学方法的空间分析能力，有效提高了土壤有机质预测精度。通过本发明提供的方法，神经网络能够自动从多源数据中学习到有用的特征表示，全面捕获协变量之间的复杂关系和模式，实现土壤有机质含量的精准预测。