土壤pH

土壤属性数据的 pH 值缺失，还挺常见的。尤其在做数据或者建模的时候，少一个关键变量，模型就容易跑偏。用传统均值插补？那结果基本靠运气。想靠谱点，KNN和随机森林这两个方法就比较顶了。调好参数，插补出来的数据和原值拟合度还不错。 pH 值的 KNN 插补，优点挺的：思路简单，效果也不赖。就是距离计算比较耗性能，数据量大的时候你得注意效率问题。至于随机森林，适合变量间关系复杂的场景，用它来补 pH 数据挺有意思，尤其在缺失率高的时候，它还蛮稳的。 数据来源是国内农田生态系统的土壤数据库，用起来有真实感，不是玩具例子。他们还比较了多元回归、SVM、神经网络，最终还是 KNN 和 RF 表现最好。像

基于 STM32 的土壤监测系统搞得还挺全乎，不只是简单地采集温湿度和 pH，连阈值报警和LabVIEW 实时显示都安排上了。用 LabVIEW 来做图形化界面，既直观又省事，尤其适合搞教学演示或者实验记录的场景。 STM32 的外设接口支持得比较丰富，串口读取传感器数据稳定性还不错。你只要注意一下采样间隔和过滤算法，避免数据抖动就行。项目整体架构也挺清晰，主控+上位机显示那一套，熟悉的话容易上手。 LabVIEW 部分可以参考Matlab 应用程序设计示例温湿度传感器监测那篇文章，虽然是 Matlab 做的，但界面逻辑差不多。想进一步了解 STM32 硬件调优的，也可以看看STM32 开发中

在MATLAB开发中，设计一个用于计算pHalteration的函数，可以用于在添加强酸或强碱后，计算新的溶液酸碱度值。该函数能有效帮助用户评估不同酸碱剂量对溶液pH的影响，便于各种实验和应用。此函数通过输入溶液初始pH值以及添加的酸或碱浓度来计算新的pH值，适用于实验室和工业环境中的酸碱度调整。

全国土壤数据集了一份详细的 1：100 万比例的土壤信息，这些数据来自联合国粮农组织（FAO）和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)。这份数据库从 2009 年 3 月 26 日开始发布，并且包含了丰富的土壤类型和参数，可以为农业、生态农业分区、粮食安全和气候变化等研究有效支持。比如，你可以用它来建立关于土壤特性和气候变化之间关系的模型，研究不同地区的粮食生产潜力等。，数据全面，适合需要进行大范围土壤的项目。如果你正在从事类似的研究，或者需要精准的土壤数据，这个资源会是个不错的选择。它不仅能广泛的土壤信息，还能你在时更有针对性。嗯，它的更新频率也是挺不错的，数据相对比较新，，别忘了查看相关的

在分析PH2800XPB电铲原装推压大铜套机构和问题基础上，探讨了推压大铜套技术的升级改造方案，并分析了升级后的优势。同时，统计分析了升级改造前后推压大铜套的故障小时数，验证了技术升级对减少故障和维修成本的促进作用，为矿山生产带来更多经济效益。

土壤盐分对植物生长有限制作用，降低了农作物的产量并导致土壤退化。本研究利用Landsat TM多光谱数据分析了突尼斯南部盐渍土壤的情况。研究采用主成分分析（PCA）和聚类分析，确定了最相关的光谱指数，快速预测受盐影响的土壤区域。共收集了66个土壤样本，用于验证地面真实数据。研究发现，电导率与近红外光谱和短波红外光谱的光谱指数高度相关。不同的光谱指数被应用于Landsat数据的光谱带。统计数据显示，近波段和短波红外波段（波段4、波段5和波段7）与盐度指数（SI 5和SI 9）之间的相关性最强。聚类分析揭示了电导率EC与光谱指数（如abs4、abs5、abs7和si5）之间的显著相关性。主成分分析

土壤污染问题已成为社会关注的焦点。为研究污染物在土壤中的迁移规律，首先需要了解水分在土壤中的入渗过程。本实验设计了5组实验，探讨了水分在非饱和土壤中的入渗特征，记录了不同位置水分含量随时间的变化。通过数据绘图进行统计分析，总结了水分在非饱和土壤中的入渗规律。所有实验器材均根据实验需求设计，用于方便土柱内含水率的测定和数据记录。

生态脆弱矿区煤炭开采导致表层土壤含水量变化，与地表采煤沉陷动态裂缝发展规律一致。地裂缝出现后表层含水量逐渐减少，初次闭合时回升，再次开裂时下降。裂缝对表层土壤含水量影响范围约为 70 cm，距离裂缝越近影响越明显。裂缝开闭对土壤微结构产生影响，影响土壤水分蒸发和渗透。裂缝闭合后，土壤含水量将恢复至采前水平。

应用小波分析从高光谱数据中提取特征波段，建立了土壤有机质含量的估测模型，该模型能够有效预测土壤有机质含量。

国际土壤水分监测网络持续发展，提供全球土壤水分数据，助力研究和应用。