程哥的一区文章

“A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf)

研究问题：“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 互作 用或 依赖 关系” (pdf)

预测的对象是土壤质地的预测。属于step1里面的对于变量的选择。

研究方法：

“设 计 了 一 种 协 变 量 重 组 方 法 来 生 成 多 组 输 入 ; 随 后 ， 采 用 长 短 期 记 忆 模 型 (L S TM) 提 取 协 变 量 之 间 的 相 互 依 赖 关 系 。 最 后 ， 使 用 全 连 接 层 生 成 预 测 。” (pdf)

然后根据r的相关性，选择排序最相关的，放进去。这个第一种方法，第二种方法是，最相关的a放最后，与a最相关的放最后第二···。

然后这个再根据相关性，比如协变量B，它的相关性就是BDEAC。将它重组之后的排序BDEAC和原始的的BCEDA进行全链接。进行土壤质地的预测。

研究区域：中国

数据集：“本研究的土壤质地数据来源于第二次全国土壤调查” (Li 和 Zhang, 2022, p. 5) (pdf)