一种土壤有机碳含量估算方法和电子设备

本发明涉及一种基于多特征耦合集成学习的土壤有机碳含量估算方法，包括：利用光谱指数对目标区域土壤高光谱图像筛选；建立SOC含量特征库，利用LGBM模型计算特征重要性，基于特征重要性选取输入特征构建训练数据集；构建SOC估算框架模型，第一层包括随机森林模型、多层感知机模型和K近邻模型，第二层采用CatBoost作为元学习器；将训练数据集输入SOC估算框架模型的第一层，分别生成SOC含量的预测值，对每个模型样本进行五折交叉验证获得一组预测的叠加值，对第二层的元学习器进行训练获得最终SOC含量预测结果。与现有技术相比，本发明具有在不同时空条件下适用性强、预测精度高、可解释性优等优点。