一种基于大数据的土壤有机碳含量预测方法

本发明涉及碳含量检测技术领域，尤其涉及一种基于大数据的土壤有机碳含量预测方法，包括：基于光谱仪测量土壤的光谱数据的过程中测试探头与土壤的接触压力的分布均匀性表征值确定土壤的光谱数据的测量过程是否合格，并调节接触压力；基于原位光谱曲线和相应的室内光谱曲线的匹配度确定原位光谱曲线是否合格；基于原位光谱曲线的畸变表征参数确定原位光谱曲线的修正方式；在确定原位光谱曲线合格的条件下，同步获取遥感数据和环境数据，将若干数据进行预处理并提取若干特征值，以构建土壤有机碳含量预测模型；基于输出偏差确定模型是否合格，并基于模型不合格条件优化预设匹配度。本发明提高了模型对于土壤有机碳含量的预测准确性。