综述：用于土壤分类的机器学习与深度学习方法：现状、挑战及未来前景

《International Journal of Remote Sensing》：Machine learning and deep learning approaches for soil classification: methods, challenges, and future prospects

土壤分类在环境监测、农业和土木工程中至关重要，传统方法依赖实验室测试和主观评估，存在误差大、效率低的问题。本文提出结合深度学习与数字图像处理的新方法，通过提取土壤图像的RGB、高光谱和纹理特征，利用CNN和迁移学习模型实现自动化分类，显著提升速度和客观性。研究强调需加强土壤专家与数据科学家的合作，优化数据集质量，并采用传统实验室验证方法确保模型可靠性，推动精准农业和可持续土地利用的发展。

　　

摘要

土壤类型的分类对于环境监测、农业和土木工程至关重要。传统的土壤分类方法通常依赖于繁琐的实验室测试或任意的现场评估，这可能导致结果的不可预测性和不稳定性。本文探讨了将深度学习与数字图像处理相结合的新技术，以实现自动化、快速且可重复的土壤分类，从而克服这些限制。土壤的质地、颜色和表面结构等视觉特征——这些特征一直是土壤科学家进行现场识别的依据——可以通过成像技术进行统计分析。研究人员通过从数字土壤图像中提取光谱特征和纹理特征（如RGB、高光谱和多光谱数据），并利用卷积神经网络（CNN）和迁移学习等模型，证明了基于图像的特征与实验室测得的土壤属性（如水分含量、黏土含量和有机质）之间存在强烈的相关性。本文对基于图像的土壤分类研究的现状进行了全面回顾，重点讨论了该领域的科学基础、技术挑战及其应用。同时强调了土壤专家之间的合作、数据集的质量以及使用真实土壤实验室结果对模型进行验证的重要性。文章还介绍了如何在实地环境中实时应用这些模型，以促进可持续的土地利用和精准农业的发展。我们的研究结果表明，当基于图像的深度学习方法在土壤科学中得到适当应用并通过传统方法进行验证时，它能够显著提高土壤分类的速度和客观性。