近年来，机器学习方法在农业领域的应用取得巨大成功，广泛应用于科 学施肥、产量预测和经济效益预估等领域。根据土壤信息进行数据挖掘，并在此基础上提出区域性作物的种植建议，不仅可以促进农作物生长从而带来经济效益，还可以改善土壤肥力，促进可持续发展。本文根据土土 壤养分元素[如：氮（N）、磷（P）、钾（K）等]的含量建立模型分析并且给出精准预测,可以实现了几种机器学习分类算法形成科学的种植方案,最终还实现了应用界面的实现。

黄土丘陵区人工刺槐林土壤碳组分变化特征，韩新辉，佟小刚，为掌握黄土丘陵区退耕还林土壤碳库变化及固碳机制，本研究探讨了人工刺槐林1m深不同土层土壤总有机碳及其组分含量和分布的变化特�

基于GIS的西平镇土壤速效钾空间变异分析，杨红，詹祖成，本文以绵阳市三台县西平镇为研究区域，通过对研究区124个土壤样点速效钾含量进行地统计学和普通克里格空间插值分析，得出该区土壤

主要模块： 1.STM32单片机x4个； 2.ZIGBEE模块x5个； 3.OLED模块； 4.PH传感器模块； 5.SGP30甲醛传感器； 6.MAX485模块； 7.SGP30模块； 8.土壤湿度传感器； 9.113_TAS-LTE-364塔石DTU模块。 主要内容： 1.节点1单片机采集PH及土壤湿度数据； 2.节点2单片机采集SGP的TVOC和CO2数据； 3.节点3接收节点1和2的数据汇总并驱动OLED显示数据，并向节点4发送数据； 4.节点5接收节点4的数据，采用485总线驱动DTU传输数据至ONENET平台； 资料包括： 1.实物图片，onenet图片，所以传感器资料。

智能农业系统 该项目旨在使用土壤，气候和温度，使用多元线性回归（以python，flask为后端，以HTML，CSS，JS为前端）进行线性预测来预测最佳可种植作物

该数据集使用配备多光谱传感器和X射线荧光光谱仪的无人机对河北的一个大型陆上风电场和新疆的一个光伏电站进行监测，并收集风力涡轮机的GPS位置数据。该数据集将为绿色能源和环境保护的协调发展提供数据和技术支持。该数据集共包含4个子集，其中：（1）PPP.zip为边界，DSM和NDVI数据为光伏电站无人机监控，数据量为306M;（2）WF.kml是风力发电厂的GPS数据，数据量为0.2M;（3）PPP_SOIL_XRAY.csv是光伏电站的土壤元素浓度数据，数据量为1.39M;（4）WF_SOIL_XRAY.csv为风电场土壤元素浓度数据，数据量为0.2 M;（5）wind_evp_gst_1981 2019_SD_SY.csv为风电场周边上渡和尚义气象站的数据，数据量为0.2M。

基于GIS技术和通用土壤侵蚀方程，以京津冀地区为案例区，对农业生态系统保持土壤的资本价值进行了评估。测算结果表明，京津冀地区农业生态系统具有巨大的土壤保持价值，整个区域农业生态系统保持土壤价值总量约为1768.32亿元，相当于该区2000年GDP（8261.02亿元）的21.41%。其中保持养分价值为1677.97亿元，减少泥沙淤积的价值为90.35亿元。各类农业生态系统价值量所占比例为：林地44.34%，农田44.91%，草地与水域10.75%。研究结果可以为区域生态补偿及生态系统管理提供科学依据。

基于AT89C51单片机的温室土壤湿度控制系统，资料包括： （1）Keil源程序；（2）Proteus电路仿真；（3）软件安装包及视频教程。 本套资料内容全面，欢迎各位下载学习！

这项研究模拟了2016年1月至2018年9月之间的土壤侵蚀，以用于Golole流域的土地管理。 在地理信息系统（GIS）环境中对构成土壤侵蚀主要因子的经修订的通用土壤流失方程（RUSLE）进行了建模。 这项研究的目的是为未开垦的Golole流域的土地管理建模土壤侵蚀。 Golole流域的土壤侵蚀图表明，流域内的土壤流失并不均匀，侵蚀风险也不尽相同。 流域的年平均土壤流失率为279吨/公顷，高于建议的最大允许年土壤流失率为4吨/公顷。 流域的土壤流失率被描述为高流失和严重流失，分别占陆地面积的70％和30％。 这项研究发现，有必要通过采取土壤侵蚀缓解措施，例如在耕种区的石质轮廓垄，粪便，地带作物和梯田以及在低地牧场控制放牧，将上述水土流失速度降低至中等和较低水平。 这项研究强烈认为有必要保护森林保护区免受砍伐树木和进一步侵犯人类的侵害。 这项研究得出的结论是，有必要进行进一步的研究：1）在显示最大土壤侵蚀威胁率的森林保护区中确定潜在原因，以及2）使用高分辨率方法评估土壤侵蚀危害的时间趋势数据。

论文研究-基于GIS的区域土壤资源管理决策支持系统.pdf,  传统的地理信息系统 ( GIS)在土壤资源管理上的应用存在着许多不足之处 ,如功能上的缺陷 ;系统过于庞大复杂 ;缺少灵活性等 .随着信息技术的发展 ,传统的 GIS已很难适应不断发展的土壤资源管理的需求 ,于是决策支持系统 ( DSS)就应运而生了 .该研究提出了一个基于 GIS的土壤资源管理决策支持系统 .该系统由数据库及其管理系统、模型库及其管理系统、方法库及其管理系统及人机交互系统组成 .系统可为土地利用适宜性评价提供多种决策方案 ,且为不同层次的决策者服务 ,弥补了传统的 GIS和单一的 DSS的不足 .