摘要
本发明涉及土地管理与碳循环技术领域,公开了一种基于随机森林和轻量级梯度提升机的土壤有机碳估算方法。本发明以土壤有机碳估算作为碳平衡治理及气候调节的切入点,集成多种机器学习的模型技术,通过对土壤数据的影响因子的挖掘和分析,构建土壤有机碳估算模型集并进行评估分析,创新开发一套整合多源数据并纳入气候因素的时空适应性模型评估技术方法。本发明提供的方法通过优化机器学习评估模型的泛化能力和稳定性,有助于提升土壤有机碳估算的精度与效率,为不同地区和环境条件下土壤有机碳估算提供了更准确、高效的应用方法。
技术关键词
土壤有机碳含量
梯度提升机
随机森林
气候
时空分布特征分析
残差预测
模型评估技术
碳循环技术
优化机器学习
因子
地理信息数据
遥感影像数据
有效性
计算方法
模型预测值
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参数
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