基于深度学习的土壤碳氮含量动态预测方法

本发明涉及土壤监测与数据分析技术领域，公开了一种基于深度学习的土壤碳氮含量动态预测方法。先从环境监测平台获取土壤监测数据，用多层感知机模型降维得到核心特征，据此划分动态监测数据集。以该数据集为输入，用时间卷积网络构建初始预测模型；构建气象因子库及影响图谱，替换初始模型时间节点，经交叉验证得气候因子节点预测模型。再用高斯过程回归拟合，交叉验证校验，构建土壤动态预测模型。该方法通过多步骤的数据处理与模型构建，有效挖掘土壤数据特征及气象因素影响，能精准预测土壤碳氮含量动态变化，为精准农业、环境保护等领域提供有力支持。