基于机器学习的土壤属性监测方法及装置

本发明提供一种基于机器学习的土壤属性监测方法及装置，应用于土壤属性监测技术领域，其中，上述方法包括：基于卫星地表反射率影像、地形数据以及气象数据，构建多个特征数据集；根据递归特征消除与随机森林对多个特征数据集进行特征筛选，得到最小均方根误差的特征子集；基于特征子集，分别采用随机森林算法和支持向量机算法建立针对多个目标土壤属性的回归预测模型，得到随机森林模型与支持向量机模型；对随机森林模型与支持向量机模型进行预测精度比对，得到目标回归预测模型；基于目标回归预测模型，对目标地区的所有像元的多个目标土壤属性进行预测，得到每个目标土壤属性的预测分布结果。通过本发明能够提升预测结果的精度与可解释性。