一种基于胶囊神经网络的土壤有机碳含量预测方法

本发明公开了一种基于胶囊神经网络的土壤有机碳含量预测方法，包括以下步骤：S1、数据获取与处理，以备用；所述数据包括土壤样品数据、遥感影响数据和环境协变量数据；S2、模型构建，构建胶囊神经网络，以对土壤有机碳含量的估测；胶囊神经网络包括卷积层、胶囊层和全连接层，通过动态路由机制加强特征之间的协同效应，以提升对复杂数据的学习能力；S3、实验设置，S4、模型精度评价，采用决定系数、均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差评价胶囊神经网络；S5、模型精度对比利用遥感数据和环境变量等辅助变量的多维度特征，克服传统土壤有机碳反演方法的局限性，进一步提高预测精度和泛化能力。