随机森林回归模型盐碱地属性图制作

以下是使用R语言实现随机森林回归模型的完整代码，包含读取环境变量、变量筛选、分层抽样、模型训练及栅格输出：

```r
# 加载必要的包
library(raster)
library(randomForest)
library(caret)
library(corrplot)

# 1. 读取环境变量数据（假设为CSV格式，包含目标变量y）
data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为实际路径

```

### 代码说明：
1. **数据准备**：
   - 假设环境变量存储在CSV文件和栅格文件中
   - 自动处理缺失值并分离自变量/因变量

2. **变量筛选**：
   - 先移除高相关变量（相关系数>0.8）
   - 保留与目标变量最相关的10个变量

3. **分层抽样**：
   - 按照0-1.5, 1.5-3, 3-6, 6-10分层
   - 保持各类别样本比例

4. **模型训练**：
   - 使用500棵决策树
   - 输出变量重要性图

5. **栅格输出**：
   - 要求输入栅格与训练数据变量名一致
   - 自动匹配变量进行空间预测

### 注意事项：
1. 需确保环境变量栅格：
   - 与训练数据同名变量
   - 相同的空间参考系统
   - 相同的数据范围

2. 可根据实际情况调整：
   - 相关系数阈值（0.8）
   - 分层区间划分
   - 决策树数量（ntree参数）

3. 大数据量时建议：
   - 使用`terra`包替代`raster`包
   - 分块处理栅格数据
   - 增加内存限制参数

建议在运行前检查数据结构和变量命名一致性，遇到内存问题时可采用分块处理或云计算方法。