科创中国
基于深度学习的土壤微生物残体碳预测方法及训练方法
发布时间: 2023-09-07
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
节能环保产业
成果介绍
本发明一种基于深度学习的土壤微生物残体碳预测方法及训练方法，该训练方法包括：获取不同土壤位点分别对应的归一化后的多类环境参数数据，每个土壤位点对应具有归一化后的土壤微生物残体碳含量；针对每个土壤位点，将归一化后的多类环境参数数据输入到自编码器以进行逐层无监督预训练，提取环境变量高层特征；将环境变量高层特征输入到回归器，输出土壤微生物残体碳预测数据，其中回归器和预训练后的自编码器构成栈式自编码网络；根据土壤微生物残体碳含量和土壤微生物残体碳预测数据，对栈式自编码网络的网络参数进行调节，得到训练后的土壤微生物残体碳预测模型。本发明在气候变化条件下简便、精确地对土壤微生物残体碳含量进行预测。
成果亮点
本发明针对获取的不同土壤位点的多类环境参数数据和土壤MNC含量建立训练样本，对构建的土壤MNC预测模型进行训练后，最后得到土壤MNC预测模型，可对待预测数据样本对应的土壤MNC进行预测。由于训练后得到的模型中提取了能影响土壤MNC变化的多类环境参数的高层特征，可覆盖较广区域内不同位点的多类环境参数，而不局限于小规模的野外定点区域，也无需长期野外实验，可较为精确地对土壤MNC进行预测，为预测未来气候变化条件下土壤MNC的全球性变化提供了便捷的方法。
团队介绍
实验室固定研究人员26人，其中研究员6人（国家杰出青年基金获得者1人，优秀青年基金获得者1人），副研究员8人，助理研究员12人。博士后8人，博士研究生33人，硕士研究生24人，客座学生9人。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”中科院生态环境研究中心废水无害化与资源化科技服务团 (中国科学院生态环境研究中心) 评价时间：2023-12-06
袁洪
巴音郭楞蒙古自治州科学技术协会
副高级研究员
综合评价
本发明一种基于深度学习的土壤微生物残体碳预测方法及训练方法，可在短时间内模拟未来气候变化对于土壤持久性碳库碳储量的影响，应用前景广阔。
查看更多>
微信公众号
下载app
Copyright © 2022 中国科学技术协会 版权所有 | 京ICP备16016202号-20
京公网安备 11010202008974号