人工智能深度學(xué)習(xí)模型在土壤屬性數(shù)字制圖中的應(yīng)用

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摘  要：為提高土壤屬性數(shù)字制圖預(yù)測(cè)精度，以及隨著遙感環(huán)境變量數(shù)據(jù)量的增加、算力的增強(qiáng)和開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架的普及，數(shù)字土壤制圖正在從傳統(tǒng)的知識(shí)驅(qū)動(dòng)模型向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能深度學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)變。該文以土壤關(guān)鍵屬性有機(jī)碳為例，分析歸納土壤有機(jī)碳數(shù)字制圖深度學(xué)習(xí)模型的理論基礎(chǔ)、模型結(jié)構(gòu)、亟待解決的有關(guān)環(huán)境變量空間上下文信息和多模態(tài)數(shù)據(jù)整合及模型可解釋性等問(wèn)題，旨在促進(jìn)人工智能深度學(xué)習(xí)模型在第三次全國(guó)土壤普查土壤屬性制圖中的應(yīng)用。（剩余9024字）