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土壤监测用的光谱信息数据集

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简介：
本数据集包含了用于土壤监测的各种类型的高精度光谱信息，旨在支持科研人员深入研究土壤特性及其变化规律。 公开的土壤光谱信息数据集从土壤光谱学for Global Good OSSL下载，用于进行土壤数据研究。

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  • 土壤监测用的光谱信息数据集
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    本数据集包含了用于土壤监测的各种类型的高精度光谱信息，旨在支持科研人员深入研究土壤特性及其变化规律。 公开的土壤光谱信息数据集从土壤光谱学for Global Good OSSL下载，用于进行土壤数据研究。
     
  • 欧洲土壤光谱数据：LUCAS.SOIL_corr.csv
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    这段数据来自欧洲环境局的LUCAS项目，包含了经过校正的欧洲各地土壤样本的光谱信息，对于研究者进行土壤性质分析和建模极为宝贵。 这个资源是免费的（在网上搜索该数据集即可找到介绍）。由于我发现有些人需要这份资料，所以我先上传了一份。时间有限，我只上传了光谱数据的Excel文件。因为这是整个欧洲的土壤数据，所以大约有一万多个数据点，因此Excel文件比较大。 这个Excel文件主要包含两部分内容： 1. 土壤光谱数据。 2. 土壤成分测量结果（如含水量、氮元素含量等）。 如果大家有时间的话可以自行访问“欧洲土壤光谱数据”官网申请下载。在官网上还可以了解到更多关于该项目的信息。 你们打开Excel文件后应该就能明白内容了，如果有任何问题欢迎提问。
     
  • _read_GLDAS.m.zip_5UV_GLDAS土壤数据_matlab_gldas_读取土壤信息
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    本资源提供一个用于在Matlab环境中读取GLDAS（Global Land Data Assimilation System）土壤数据的代码文件，便于用户解析并获取所需土壤相关信息。 读取GLDAS数据并计算土壤水湿度，适合进行地学应用的研究人员使用。
     
  • 非洲土壤属性预测 - 数据集
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    该数据集包含大量关于非洲各地土壤性质的数据，旨在通过机器学习模型预测未采样区域的土壤特性，支持农业与生态保护。 利用光谱测量预测土壤的物理和化学性质。该数据集由非洲土壤信息服务提供赞助。提供的文件包括sample_submission.csv、sorted_test.csv 和 training.csv。
     
  • 中文名称的HWSD数据库土壤信息
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    HWSD数据库土壤信息是中国关于全球土壤性质的数据集合，包括多种土壤类型的关键数据，为农业、环境研究等领域提供支持。 此文件是HWSD数据库土壤的中英文名称对照表，可用于重分类使用。请注意，这个电子表格是全国土壤1：400万数据集的土壤名称对照表，并非土壤数据集本身。
     
  • PySoilAnalytics：用于土壤监测数据的Python脚本分析框架
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    PySoilAnalytics是一款专为土壤科学研究设计的Python工具包，它提供了一系列模块化、易用的脚本来帮助研究人员高效地处理和分析大量的土壤监测数据。 【pySoilAnalytics：Python 土壤监测数据分析框架】 pySoilAnalytics 是一个基于 Python 的高效工具，专门设计用于处理和分析土壤监测数据。这个框架为科学家、农业专家以及环境研究者提供了一种便捷的方式，来管理和理解土壤的动态变化，从而支持可持续的土地管理决策。 在 Python 中，pySoilAnalytics 提供了以下核心功能： 1. **数据导入与清洗**：框架支持多种格式（如 CSV、Excel、JSON）的数据导入，并通过内置的预处理模块进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和不一致的数据，确保分析的准确性。 2. **数据可视化**：pySoilAnalytics 集成了 Matplotlib 和 Seaborn 库，允许用户创建直观的图表和图像，如时间序列分析、土壤参数分布图等，帮助快速理解数据趋势。 3. **统计分析**：该框架提供了基本和高级的统计功能，包括平均值、标准差、相关性分析、回归分析等，以揭示土壤参数之间的关系。 4. **时空分析**：考虑到土壤监测数据通常涉及时间和空间维度，pySoilAnalytics 支持时空数据的建模和分析，如插值、时空聚类、趋势分析等，帮助识别土壤状况的变化模式。 5. **模型构建与预测**：利用机器学习库（如 Scikit-learn）构建土壤参数预测模型，例如预测未来的土壤湿度、养分含量等，为农田管理提供预见性指导。 6. **报告生成**：pySoilAnalytics 可以自动生成分析报告，包含关键发现、图表和模型结果，方便研究人员和决策者查阅和分享。 7. **可扩展性与模块化**：由于采用模块化设计，pySoilAnalytics 容易扩展。用户可以添加自定义模块来处理特定的数据分析需求或集成其他第三方库。 8. **文档与教程**：为了方便使用，pySoilAnalytics 提供了详细的文档和示例代码，引导用户快速上手并进行有效的数据分析。 在 pySoilAnalytics-master 压缩包中可能包含以下文件和目录结构： - `README.md`：项目简介和安装指南。 - `src`：源代码目录，包含了主要的 Python 脚本和模块。 - `data`：存放示例或测试用的土壤监测数据文件。 - `tests`：单元测试和集成测试代码，确保代码功能正确。 - `requirements.txt`：项目依赖的 Python 包列表，用于环境配置。 - `LICENSE`：项目许可协议，规定了软件的使用条件。 - `docs`：项目文档，包括用户指南和技术参考。 使用 pySoilAnalytics 时，请按照 `README.md` 文件中的指示安装必要的依赖。之后可以通过导入项目中的函数和类，并结合自己的土壤监测数据进行定制化的数据分析。这个框架不仅简化了土壤数据的处理流程，还提高了分析效率，是从事土壤科学研究和实践工作的重要工具。
     
  • 全世界的土壤信息
    优质
    《全世界的土壤信息》是一部全面介绍全球各地土壤类型、分布及特性的科学著作，旨在为农业发展和环境保护提供关键数据支持。 全球土壤数据在地球科学领域具有重要价值，它包括世界各地的多种土壤属性与特征，如类型、质地、养分含量、酸碱度、有机质含量及水分保持能力等。这些信息对于农业研究、环境监测、气候模型构建以及地理信息系统（GIS）分析和可持续发展决策至关重要。 理解土壤数据的重要性在于认识到土壤是地球上生命的基础，它不仅支持植物生长，还对生态系统有关键影响。通过收集并分析全球范围内的土壤样本及其属性，科学家能够评估气候变化、污染及土地使用变化等环境因素如何影响土壤健康状况。此外，在农作物产量预测、水资源管理、生物多样性保护以及防止土壤侵蚀和维持肥力的策略制定方面，这些数据同样发挥着重要作用。 index.csv可能是存储全球土壤信息的一个CSV文件，这种格式便于数据分析与处理。该文件中可能包含各种参数如地理位置坐标、土壤类别（例如砂土、黏土或壤土）、pH值、氮磷钾含量等，并且每个条目代表特定地点的样本数据，不同的列则对应不同类型的属性。 b68a0adb-06da-44bb-a5aa-7d0ca95b654e可能是另一个以唯一标识符命名的数据文件或与土壤信息相关的元数据记录。这些元数据提供了关于原始采集过程的详细描述，包括来源、方法及时间戳等关键细节，这对于确保数据准确性和适用性非常重要。 index.html可能是一个网页索引文档，它提供访问在线平台的方式或者一个交互式地图界面来展示全球范围内的土壤分布情况。这样的工具通常会使用GIS技术让用户通过点击特定区域查看该地区的详细特征信息。 在处理这些复杂的数据集时，我们可能会应用Python的Pandas库进行数据清洗与预处理、GDAL/OGR用于地理空间操作以及QGIS或ArcGIS等专业软件来进行地图可视化工作。借助以上工具和技术手段，研究人员可以深入探究土壤健康模式和趋势，并为环境保护及农业发展提供有力支持。
     
  • 全国土壤类型矢量数据及信息
    优质
    本资料集整合了全国范围内的土壤类型分布情况，以矢量格式呈现详尽的空间数据与相关信息，助力农业、环保等领域研究。 矢量数据是在直角坐标系统中表示地图图形或地理实体位置与形状的数据。这类数据通常通过记录精确的x、y坐标来准确描述地理对象的空间特征。 土壤是地球表面的一层松散物质，由各种颗粒状矿物质、有机质、水分、空气和微生物等组成，并能支持植物生长。它主要包含岩石风化产生的矿物成分以及动植物残体分解后的有机物，还包括土壤生物（固相）、水（液相）及气孔中的空气与氧化腐殖质（气相）。固体组分包括矿物质颗粒、有机物质和经光照处理后有益于微生物活动的养料。液体部分主要是水分。
     
  • 全国第二次土壤普查——土壤类型数据集
    优质
    该数据集是基于全国第二次土壤普查的结果，详细记录了中国各地的土壤类型信息，为农业、环境和生态研究提供了重要依据。 这段文字描述的是关于全国及各省的土壤类型数据资料，这些数据以shp格式提供。