基于深度学习的中国秦岭茶区土壤斑状退化预测研究

本研究创新性地提出融合堆叠自编码器（SAE）与密集残差网络（DRN）的深度学习框架，实现了小样本条件下土壤斑状退化（SSD）的高精度预测（OA=0.87, F1=0.89, AUC=0.92），为茶区土壤健康管理提供了突破性技术方案。

　　

引言

土地资源是人类生存发展的物质基础。随着经济快速扩张和城镇化持续推进，建设用地比例持续上升导致耕地面积大幅减少，同时引发一系列生态环境问题。土壤退化是严重影响土地资源的关键因素之一，表现为土壤侵蚀、盐碱化、污染和肥力下降等多样化过程，不仅制约农业生产能力，更威胁生态系统稳定性。

作为人口大国，中国长期面临土地资源稀缺的挑战。在秦岭西部地区，复杂的地形特征、气候条件与脆弱生态系统叠加，导致土壤退化频发，进一步加剧土地资源耗竭。区别于广义土壤退化，土壤斑状退化（SSD）特指具有强烈空间异质性的局部斑块状裸土区域，直接破坏地表植被覆盖、降低土壤肥力，严重威胁秦岭茶园的种植效益。该区域作为中国茶产业核心区，土壤退化已对重要农业部门发展造成显著制约。

研究区域概况

研究区域商南县位于陕西省商洛市东南部，地理坐标介于东经108°58′–109°48′，北纬32°29′–33°13′之间。县域面积3,554平方公里，海拔跨度185–2,358.4米，属北亚热带气候向南北过渡带，具有暖湿分明、四季分明的特点。年均日照时数1,755.1小时，年均气温16.6°C，无霜期260天，年均降雨量733.4毫米。地下水类型包括层状基岩裂隙含水岩组、岩溶基岩裂隙含水岩组和松散盖层孔隙含水岩组。土壤类型呈现明显垂直分布特征，具层薄、石多、质重、缺氮、贫磷、钙源丰富、酸度适中等特点。

该区域茶园面临三大SSD典型表现：大规模茶园中出现茶树生长不良的连片斑块；部分区域定植2–3年的茶苗出现死亡迹象且补种难以成活；坡地SSD区域呈现向坡下方逐渐迁移扩张的趋势。

数据资源与方法创新

通过野外调查与遥感解译相结合，共识别415个SSD样本，最大平面面积609平方米，最小18平方米，平均95平方米，形态极不规则。研究选取地形因子（坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、高程）、环境因子（归一化植被指数NDVI、年均降水MAP、土地利用类型LUT）和土壤因子（土壤类型、土壤质地ST、土壤粘粒含量SCC、土壤有机质含量SOMC、土壤砂粒含量SSC、土壤粉粒含量SPC、土壤pH值）三大类影响因素。

为克服小样本限制，研究提出SAE-DRN融合框架：通过堆叠自编码器从大量未标记数据中自主学习潜在特征表示，实现数据增强；基于密集残差网络促进信息复用，降低梯度分散风险。模型采用t-SNE进行降维处理，所有影响因子图层统一为30×30米分辨率，数据集按7:3比例划分为训练集（724样本）与验证集（310样本）。

关键技术突破

通过多重共线性检测与贡献度计算，发现平面曲率与剖面曲率存在显著相关性（VIF>10），最终保留坡度、NDVI、土壤pH、土壤有机质含量和土地利用类型等核心预测因子。粗糙集（RS）理论的应用有效解决了SSD预测中的不确定性难题，通过属性约简在保持分类精度的前提下提取核心属性。

SAE网络通过编码器-隐藏层-解码器结构实现非线性特征重构，其编码过程可表示为h=f(W_yx+b_y)，解码过程为y=g(W_zh+b_z)。DRN网络引入跳跃连接机制，其残差单元表达为F(E)=ψ(W₂Relu(ψ(W₁+q₁))+q₂)，有效缓解了梯度消失问题。

结果与验证

精度评估显示：SAE-DRN模型总体准确率0.87，F1分数0.89，AUC值0.92；CPCNN-RF模型AUC=0.88；U-Net模型AUC=0.86；SVM模型表现相对较差。训练过程表明，迭代600次时损失值从0.08骤降至0.016并趋于稳定，分类精度达到最优。

SSD易发性制图（SSDSM）将预测结果划分为极高低、低、中、高、极高五级风险区。高风险区集中分布于中西部地区，该区域土地利用复杂、水系丰富、降雨充沛，人类工程活动频繁，土壤以黄棕壤为主且pH值偏高，呈现碱化趋势，严重制约植被生长。东部地区SSD呈西向东水平分布格局，受高土壤pH值、人类活动导致的复杂土地利用和低有机质含量共同影响。

讨论与展望

深度学习方法在处理SSD非线性空间数据方面展现显著优势。SAE-DRN模型通过密集连接增强数据复用，结合SAE无监督训练强化特征表达，部分弥补了小样本局限。模型对通道输入顺序较为敏感，不同变量组合会影响预测精度，未来需深入探究影响因子组合优化策略。

现场验证证实，预测为SSD的斑块均存在土壤退化现象，模型可靠性得到实践检验。该技术不仅为秦岭茶区土壤病害防治提供指导，更为全球可持续农业发展和生态系统健康管理提供了可推广的解决方案。需要注意的是，该方法在不同气候地形条件下的适用性仍需进一步验证，特别是在热带或干旱地区的推广需更多实证研究支撑。

结论

本研究构建的SAE-DRN模型有效提升了小样本条件下SSD预测精度，揭示了土地利用类型、土壤类型、土壤pH值和有机质含量对SSD发生的关键影响。该框架为茶园选址和土壤疾病预防提供了数据支撑，其方法论对全球土壤健康管理具有重要参考价值。通过深度融合特征重构与信息复用机制，为复杂生态环境下的土壤退化预测提供了创新性解决方案。