一种融合光谱分层和机器学习的农田土壤重金属反演方法

本申请公开了一种融合光谱分层和机器学习的农田土壤重金属反演方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取调查区域中土壤的待测光谱变量；将待测光谱变量输入至土壤重金属反演模型，生成土壤重金属反演模型输出的调查区域的重金属预测浓度空间分布图，土壤重金属反演模型基于校准样本集和验证样本集构建，校准样本集和验证样本集基于样本土壤的土壤成分信息对多个训练样本进行分层抽样确定，训练样本包括样本土壤的重要光谱变量和重金属浓度；根据重金属预测浓度空间分布图，确定调查区域农田的重金属浓度空间分布图。该方法显著提高了土壤重金属浓度监测的准确性，有效降低了监测成本和时间。