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基于机器学习的农田土壤重金属含量空间插值方法研究

一、引言

随着工业化和城市化的快速发展，农田土壤重金属污染问题日益突出，对农业生产和生态环境造成了严重影响。准确获取农田土壤重金属含量空间分布信息，对于土壤污染治理和农业可持续发展具有重要意义。传统的土壤重金属含量测量方法主要依靠实验室采样分析，这种方法虽然准确但效率低下，且难以实现大范围的空间覆盖。因此，基于机器学习的农田土壤重金属含量空间插值方法研究成为了当前的研究热点。

二、研究背景及意义

机器学习是一种基于数据驱动的智能算法，可以通过学习大量数据中的规律和模式，实现对未知数据的预测和分类。在农田土壤重金属含量空间插值中，机器学习可以充分