Using_R_for_Digital_Soil_Mapping

资 源 简 介

Using_R_for_Digital_Soil_Mapping

详 情 说 明

R语言在数字土壤制图中的应用正在改变传统土壤调查方式。作为开源统计工具，R提供了完整的空间分析生态系统，特别适合处理土壤空间变异性这类复杂问题。通过结合地理统计包和机器学习算法，研究者可以从环境协变量中提取土壤形成关系，建立预测模型。

核心流程通常包括三个关键阶段：首先进行空间数据预处理，包括DEM衍生 terrain参数和遥感数据标准化；然后运用随机森林或支持向量机等算法训练预测模型；最后通过交叉验证评估制图精度。比起商业GIS软件，R的优势在于可复现性分析和定制化建模流程，并能直接调用强大的地统计包如gstat进行克里金插值。

值得注意的是，现代数字土壤制图项目往往需要处理多尺度数据整合，这时R的raster和terra包提供了高效的内存管理方案。随着土壤光谱分析技术的发展，R在融合近红外光谱数据与空间预测模型方面也展现出独特优势。