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机器学习地质制图土壤地球化学项目：可使用...

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简介：
本项目利用机器学习技术绘制地质地图并分析土壤地球化学特性，旨在提高数据处理效率和准确性，适用于科研与环境监测等领域。 这是一个机器学习项目，利用土壤样本的地球化学数据来预测潜在地质情况。该项目测试了地形数据、采样方法以及多种分类器系统的性能，并评估了几种不同的机器学习算法的优势。

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  • 机器学习地质制图土壤地球化学项目：可使用...
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    本项目利用机器学习技术绘制地质地图并分析土壤地球化学特性，旨在提高数据处理效率和准确性，适用于科研与环境监测等领域。 这是一个机器学习项目，利用土壤样本的地球化学数据来预测潜在地质情况。该项目测试了地形数据、采样方法以及多种分类器系统的性能，并评估了几种不同的机器学习算法的优势。
     
  • IGBP_SOILS_土壤质地查询_IGBP_SOILS_土壤质地数据包_IGBP-SOIL.zip
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    本数据包包含IGBP-SOIL项目的全球土壤质地信息，提供各地块土壤砂土、粉土和黏土的比例，适用于农业生态及环境科学研究。下载地址为IGBP-SOIL.zip。 IGBP_SOILS_Soils_土壤质地查询_IGBP_SOILS_土壤_IGBP-SOIL.zip
     
  • 农业土地适宜性和土壤质量的机器学习预测模型数据集
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    该数据集利用机器学习技术来评估和预测农业土地的适宜性及土壤质量，为精准农业提供科学依据。 这份文件介绍了一个关于孟加拉国农业土地适宜性和土壤质量的数据集。数据集中包含2000行10列的信息，旨在帮助研究人员、学生及数据科学家分析不同土地类型对各种作物的适应性、土壤肥力以及季节和地理变化的影响。 该数据集的主要特点包括各地点的不同土壤和土地利用类型、每种土地类型的肥力指数、平均降雨量与温度等气候信息，卫星观测日期以及农业潜力评估。此数据集适用于农业研究、单变量及多变量数据分析，并可用于机器学习应用中。 在使用建议方面，推荐进行探索性数据分析（EDA），通过可视化各变量的分布情况和分析分类变量来了解数据特征。还可以构建预测作物适宜性和肥力指数的机器学习模型，测试不同的回归或分类算法以获得更深入的理解。此外，在数据可视化领域，可以通过绘制图表研究降雨量、温度与作物适应性的关系，并使用热图探索数值特征之间的相关性。 利用卫星观测日期和季节信息可以进一步探讨季节模式，分析天气对土地肥力及作物类型的影响。在实际应用中，该数据集可以帮助识别具有农业潜力的未充分利用或荒芜的土地，并基于环境条件制定以数据为依据的作物规划策略。
     
  • 确定土壤质地：基于USDA土壤质地三角形的Matlab实现
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    本研究介绍了利用MATLAB软件实现基于美国农业部（USDA）土壤质地三角形分类方法的过程和步骤，以准确判定土壤质地类型。 这段文字用于根据美国农业部土壤质地三角形来确定土壤质地。
     
  • SWAT土壤质地简称对照表
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    本资料提供了SWAT模型中各种土壤质地类型的简称与完整名称对照，帮助用户快速准确地进行土壤参数设置和数据输入。 SWAT土壤质地缩写名称对照表 SWAT土壤质地缩写名称对照表
     
  • 全球30米精度土壤质地(T_TEXTURE) TIF栅格数据
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    本数据集提供全球范围内的土壤质地信息，分辨率为30米，以TIF格式栅格数据呈现。 土壤数据全球精度30S：T_TEXTURE（土壤质地）提供了土壤类型的空间分布数据。这些数据来源于2009年的Hamonized World Soil Database (version 1.1)，该数据库由联合国粮农组织（FAO）和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1)(HWSD)提供。这些数据可以转换为ASC格式。
     
  • 地质图解译的地图学实习
    优质
    《地质图解译的地图学实习》是一本结合理论与实践的教学用书，旨在通过实地考察和分析，帮助学生掌握地图读取、地质信息解析等技能，加深对地球科学的理解。 通过实习了解地质图的绘图原理，并掌握读取地质图的方法。完成了对四川省、重庆市1：250万比例尺地质图的解读工作，并制作了重庆市武隆区的地质图，其中包括具体步骤以及提取地形、水系、岩性和地层构造等信息的过程。
     
  • 全球地图学习资料
    优质
    《全球地图学习资料》是一套全面而详尽的地图集，涵盖世界各大洲、国家及地区的地理信息与文化特色，旨在为学生和教育工作者提供丰富多样的学习资源。 .shp格式的矢量数据包含了世界各国范围、中国主要省市、河流及道路的信息，适用于学习和测试使用。
     
  • 中国30S栅格格式的土壤数据：T_TEXTURE（顶层土壤质地）
    优质
    中国30秒栅格的T_TEXTURE数据集提供了关于中国土地表层土壤质地的详细信息，分辨率高，便于研究和应用。 中国土壤数据30S中的T_TEXTURE字段表示顶层土壤质地的分布情况。这些数据来源于2009年联合国粮农组织（FAO）与维也纳国际应用系统研究所(IIASA)构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1)(HWSD)。
     
  • 土壤地理学详尽知识点总结.docx
    优质
    这份文档《土壤地理学详尽知识点总结》全面覆盖了土壤形成、分类、分布等核心概念，提炼了课程中的重要理论与实践知识，是学习和复习土壤地理学的理想资料。 土壤地理学是一门研究土壤空间分布及其与环境相互关系的学科。它主要关注土壤形成过程、发生分类以及地理分布规律，并进行土壤调查和制图工作，为合理利用和保护土壤资源提供信息支持。