33、土壤分类与彩色人脸纹理描述符的研究进展

土壤分类与彩色人脸纹理描述符的研究进展

1. 土壤分类中的机器学习应用

在农业和环境科学领域，机器学习和深度学习技术正被广泛应用于土壤分类和相关参数的预测。以下是一些具体的应用场景和方法：
- 土壤肥力预测 ：通过机器学习算法，可以根据土壤的各种属性预测其肥力。例如，利用便携式X射线荧光（pXRF）光谱和土壤质地数据，结合机器学习模型，能够预测巴西沿海平原的土壤肥力。此外，还可以使用多种回归方法自动预测印度村庄级别的土壤肥力。
- 土壤质量评估 ：借助机器学习技术，能够对土壤质量进行预测，从而确定土壤的肥力状况。以印度北阿坎德邦的比姆塔尔区块为例，通过机器学习方法可以实现对该地区土壤质量的有效评估。
- 作物产量预测 ：综合运用机器学习和深度学习算法，能够对作物产量进行预测。例如，采用混合方法结合多种算法，提高作物产量预测的准确性。

1.1 具体应用案例

应用场景	方法	优势
土壤肥力预测	便携式X射线荧光（pXRF）光谱、多种回归方法	提高预测准确性
土壤质量评估	机器学习算法	有效评估土壤质量
作物产量