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土壤智能分析平台

集成全球土壤数据、ResNet50+Cross-Attention多模态预测与RothC碳汇模拟的智能分析Dashboard

SoilIntel 是面向土壤科学研究与农业管理决策的智能分析平台,集成 ISRIC WoSIS 中国 2,400+ 真实土壤剖面数据与 SoilGrids 2.0 栅格数据。平台包含五大功能模块:土壤属性空间探索(交互式地图浏览 8 项土壤属性、6 个深度层、250m 分辨率)、多模态 SOC 预测(ResNet50 图像编码器 + Cross-Attention 融合,Sentinel-2 卫星影像 + 20 维环境协变量输入,测试 R²=0.749)、RothC 碳汇情景模拟(5 个碳库、6 种管理情景、10-50 年模拟跨度)、土壤质量综合评价(PCA + 模糊数学方法,6 项指标 5 级分区)、以及模型训练与评估结果展示。结合 DeepSeek 大语言模型自动生成专业分析报告。卫星影像为 Sentinel-2 SR 10m 分辨率 10 波段,环境协变量来自 NASA SRTM、ERA5-Land、MODIS NDVI 和 ESA WorldCover,均通过 Google Earth Engine 提取。

https://soil.lidanhuanbao.com
土壤智能分析平台
在线体验

核心亮点

1

多模态深度学习:ResNet50 + Cross-Attention 架构,Sentinel-2 影像 + 20 维环境协变量,Q10/Q50/Q90 分位数预测,测试 R²=0.749

2

RothC 碳周转模拟:Rothamsted 碳模型模拟不同管理措施下未来 10-50 年碳储量变化与固碳潜力

3

土壤属性空间探索:交互式地图浏览 8 项属性、6 个深度层剖面分析与 USDA 质地分类

4

DeepSeek AI 报告:大语言模型自动融合多模块分析结果,生成专业土壤分析报告

功能模块

1

土壤属性探索 - 全球 250m 分辨率交互式地图与多深度剖面

2

SOC 空间预测 - ResNet50+Cross-Attention 多模态模型预测有机碳含量与注意力可视化

3

碳汇情景模拟 - RothC 模型 6 种管理措施未来碳储量推演

4

土壤质量评价 - PCA+模糊数学综合评价与空间分区

技术栈

Next.jsReactTypeScriptLeafletRechartsD3.jsFastAPIPyTorchDeepSeek AI

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土壤科学多模态深度学习碳汇模拟RothC模型AI分析报告

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