预测土壤大营养素水平：基于酸碱溶液的pH、电导率和平均功率的机器学习模型

本研究解决了传统土壤营养素检测方法昂贵且耗时的问题，通过创新的土壤检测协议，利用合成溶液数据集建模土壤行为。研究发现，随机森林回归和神经网络模型的预测结果表明，相较于实验室检测方法，能够以更低的成本和更高的效率实现实时土壤营养监测，为作物生长提供有力支持。