【摘 要】
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土壤有机质是土壤肥力的重要组成部分,土壤肥力是保证农作物生长的重要因素,准确快速获取土壤有机质的空间分布特征对于土壤肥力评价、土壤碳库、精准农业及土壤资源的高效持续利用等具有重要的意义。进入精准农业时代后,如何精准、快速的预测土壤有机质含量的空间分布成为学界研究的热门方向之一。本研究基于Jupyter notebook集成开发环境、Google Earth Engine云平台、ENVI5.3和Ar
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土壤有机质是土壤肥力的重要组成部分,土壤肥力是保证农作物生长的重要因素,准确快速获取土壤有机质的空间分布特征对于土壤肥力评价、土壤碳库、精准农业及土壤资源的高效持续利用等具有重要的意义。进入精准农业时代后,如何精准、快速的预测土壤有机质含量的空间分布成为学界研究的热门方向之一。本研究基于Jupyter notebook集成开发环境、Google Earth Engine云平台、ENVI5.3和Arc GIS 10.6软件平台,处理Landsat-8遥感影像数据和SRTM数字高程模型,提取合成年最大归一化植被指数、合成年最大比值植被指数、合成年最大差值植被指数、合成年最大归一化水体指数、海拔、坡度等指数,以及土壤类型数据、种植制度数据和空间距离数据总共12个环境因子,结合高分六号（GF-6）遥感影像数据4个波段反射率建立机器学习回归预测模型。文中采用4种机器学习模型随机森林（RF）、梯度提升树（GBDT）、轻量级梯度提升机（Light GBM）和极限梯度提升机（XGBoost）模型,通过比较4个模型的训练效率和预测性能后得出以下结论:（1）分析数据集上的建模结果,可知不同机器学习模型在不同数据集上的表现差异较大,根据数据集特性来选择模型更有利于预测,各机器学习模型中基于水稻数据集的预测效果要好于其他数据集。（2）数据集的特征集经过特征工程后,模型的训练效率和预测性能够得到提升。（3）通过比较各数据集的建模结果,基于水稻土数据集的XGBoost模型建模效果最好,基于特征筛选后的XGBoost模型R~2、RMSE和MAE分别为0.799、1.660和1.391。（4）XGBoost和Light GBM模型的训练效率要优于RF和GBDT模型。（5）机器学习模型可以用于大尺度的土壤有机质含量快速预测反演。最后基于集成开发环境运用Python语言编写了土壤有机质空间预测模型,选择各数据集表现最优的机器学习模型对研究区土壤有机质含量的空间分布进行了预测和制图。
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