数据集概述
本数据集围绕土壤厚度预测展开，包含用于模型训练的处理后数据及预测脚本。核心内容结合环境特征与地理、特征相似性两种图结构特征，通过代码实现土壤厚度的预测分析，为相关研究提供数据与方法支持。
文件详解
该数据集包含两个文件，具体说明如下：
- 数据文件:
- soil prediction/processed_data.csv: CSV格式，包含土壤相关特征数据，字段包括土壤厚度（soil）、曲率（Curvature）、坡度（Slope）、DEM1、RSPI、Q4、土地利用（landuse）、植被覆盖（vegi）、坡向（Aspect）、STI_predic、spi等环境变量。
- 代码文件:
- soil prediction/soil_thickness_prediction.ipynb: Jupyter Notebook格式，包含使用环境特征和图基特征（地理相似性图、特征相似性图）预测土壤厚度的脚本代码。
适用场景
- 土壤科学研究: 分析环境因子与土壤厚度的关联，探究土壤厚度的空间分布规律。
- 地理信息建模: 基于空间特征与图结构特征，构建土壤厚度预测模型。
- 农业与生态应用: 为土地资源评估、生态保护规划提供土壤厚度数据参考。
- 机器学习实践: 用于回归预测任务的模型训练与验证，特别是结合图特征的预测方法研究。
