【文献精选】CEA｜利用可见光与近红外反射光谱（VNIR光谱）优化机器学习模型以预测完整土壤剖面中的土壤pH值及全磷含量

本研究旨在利用可见光与近红外反射光谱（VNIR光谱）优化机器学习模型，以预测完整土壤剖面中的土壤pH值及全磷含量。研究采用了三种机器学习模型（cubist回归树、支持向量机回归和极端梯度提升）并引入贝叶斯优化策略进行超参数调优。结果显示，贝叶斯优化方法在计算成本上显著优于传统的网格搜索方法，且支持向量机回归模型在预测土壤pH值和全磷含量方面表现最佳。研究证实，优化的机器学习模型能够有效提高预测精度，为土壤性质的高效测定提供了新方法。