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。
2023-04-15 17:56:28
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中国土壤数据中国30S ：T_OC: Real (有机碳含量) 中国土壤类型空间分布数据，数据来源于Hamonized World Soil Database (version 1.1), 2009年，数据联合国粮农组织（FAO）和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)所构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1 )(HWSD).
2022-11-13 21:12:01
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代码中需要用到的tif文件请从 链接：https://pan.baidu.com/s/1EvJyf5J-vZ2wLzLYPWAxKw 提取码：t1zr 下载
之前需用用到HWSD数据中土壤的一些属性，需要在arcmap中将HWSD.bil数据连接到HWSD_DATA.xls 中的MU_GLOBAL, 如果需要的属性提取出来，需要在栅格转点操作中选择需要的属性，再将点转栅格得到tif文件，如果需要全球数据，arcmap在工作站上需要跑一晚上，而且每次只能提取一种属性。所以写了一个MATLAB，来同时提取多个属性。
关于HWSD 的ARCMAP操作，https://blog.csdn.net/tk20190411/article/details/105848314 中有详细说明
2022-04-14 01:32:40
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土壤类型、剖面厚度，石砾，粗砂、细砂、粉砂、有机质、PH，氮磷钾含量。土壤类型30米分辨率tif格式。Krasovsky_1940_Albers投影
2021-10-26 13:01:00
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土壤类型、剖面厚度，石砾，粗砂、细砂、粉砂、有机质、PH，氮磷钾含量。土壤类型30米分辨率tif格式。Krasovsky_1940_Albers投影
2021-10-26 13:01:00
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土壤类型、剖面厚度，石砾，粗砂、细砂、粉砂、有机质、PH，氮磷钾含量。土壤类型30米分辨率tif格式。Krasovsky_1940_Albers投影
2021-10-26 13:01:00
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土壤类型、剖面厚度，石砾，粗砂、细砂、粉砂、有机质、PH，氮磷钾含量。土壤类型30米分辨率tif格式。Krasovsky_1940_Albers投影
2021-10-26 13:00:59
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土壤类型、剖面厚度，石砾，粗砂、细砂、粉砂、有机质、PH，氮磷钾含量。土壤类型30米分辨率tif格式。Krasovsky_1940_Albers投影
2021-10-26 13:00:58
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