基于机器学习算法的土壤情况预测方法及系统

本发明公开了基于机器学习算法的土壤情况预测方法及系统，本发明涉及土壤情况预测技术领域，解决了不能通过科学合理的算法来精确预测土壤状态变化，导致预测的准确性欠佳的技术问题，本发明通过分析土壤物理过程、化学过程和生物过程对应的不确定性通过确定这些过程中的噪声标准差来构建噪声协方差矩阵，能够比现有技术更准确地预测土壤状态的变化，利用卡尔曼滤波算法，结合土壤物理、化学和生物指标，建立观测方程和状态方程，通过不断更新协方差估计值，实现对土壤状态的动态预测，并以固定时间周期对土壤情况进行监测和数据采集，将预测结果与实际土壤情况结合分析，提高预测的精度和可靠性。