基于机器学习和宏观地形因子的土壤有机质含量反演方法

本发明提供了一种基于机器学习和宏观地形因子的土壤有机质含量反演方法，属于土壤质量评估领域，包括：采集土壤有机质数据，获取遥感数据，并对多光谱数据中各波段反射率构建光谱指数；采集地形数据，包括：高程、微观地形因子和宏观地形因子；利用多种建模方法对土壤有机质进行反演，对不同模型的反演结果进行对比分析，筛选出最优模型。系统地比较了当前主流的机器学习算法(包括LightGBM、XGBoost等梯度提升树模型、随机森林及神经网络)。这种跨类型的模型对比与评估，不仅验证了先进算法在土壤属性反演中的适用性，更通过实证筛选出针对研究地区的最优模型，为实现高精度、高效率的区域土壤制图提供了可靠且可复制的技术路径。