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龙图腾网获悉浙江大学杭州国际科创中心申请的专利基于随机森林与环境变量的土壤矿物结合态有机碳预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115758270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211484139.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于随机森林与环境变量的土壤矿物结合态有机碳预测方法及装置是由陈颂超;肖逸;张祥林;薛杰设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机森林与环境变量的土壤矿物结合态有机碳预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机森林与环境变量的土壤矿物结合态有机碳预测方法，包括将多个土壤样本的真实土壤矿物结合态有机碳含量及其相关的环境变量集合；基于递归特征消除算法筛选环境变量集合得到重要环境变量；将真实土壤矿物结合态有机碳含量以及对应的筛选环境变量集作为样本集，将样本集分为建模集和独立验证集；基于建模集训练初始随机森林预测模型得到随机森林预测模型；基于独立验证集采用决定系数和均方根误差评价随机森林预测模型的预测精度，当达到预测精度阈值获得最终随机森林预测模型；本发明还公开了一种基于随机森林与环境变量的土壤矿物结合态有机碳预测装置。

本发明授权基于随机森林与环境变量的土壤矿物结合态有机碳预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于随机森林与环境变量的土壤矿物结合态有机碳预测方法，其特征在于，包括： 1获得多个土壤样本，将多个土壤样本的真实土壤矿物结合态有机碳含量作为土壤数据集，基于土壤样本空间位置通过土壤数据库和遥感数据产品库获得环境变量集合； 2基于环境变量集合通过递归特征消除算法获得多组环境变量以及对应的随机森林模型精度，将最高的随机森林模型精度对应的一组环境变量作为重要环境变量； 所述基于环境变量集合通过递归特征消除算法获得多组环境变量以及对应的随机森林模型精度，包括： S1：基于环境变量集合拟合第一随机森林模型，从环境变量集合中去除单一环境变量后剩余的环境变量拟合第二随机森林模型，基于第一随机森林模型和第二随机森林模型通过交叉验证方法分别获得第一随机森林模型精度和第二随机森林模型精度，将第二随机森林模型精度与第一随机森林模型精度的差值作为对应去除单一环境变量的重要度，差值越大重要度越高，依次去除单一环境变量直到环境变量集中的每个环境变量均获得重要度； S2：移除重要度最低的单一环境变量得到环境变量组合，环境变量组合拟合第三随机森林模型，从环境变量组合中去除单一环境变量后剩余的环境变量拟合第四随机森林模型，再次通过交叉验证方法分别获得第三、四随机森林模型精度，将第四随机森林模型精度与第三随机森林模型精度进行差值得到对应的去除单一环境变量重要度，依次去除单一环境变量直到环境变量组合中的每个环境变量均获得重要度； S3：重复步骤S2，直到环境变量组合为单个环境变量停止重复，从而得到多组环境变量拟合的多个随机森林模型精度； 3将土壤数据集以及对应的筛选环境变量集作为样本集，将样本集分为建模集和独立验证集；获得初始随机森林预测模型，基于建模集采用十折交叉验证优化初始随机森林预测模型参数得到随机森林预测模型；基于独立验证集采用决定系数和均方根误差评价随机森林预测模型的预测精度，当达到预测精度阈值获得最终随机森林预测模型； 4应用时，将待检测土壤样本的重要环境变量输入最终随机森林预测模型得到预测土壤矿物结合态有机碳。

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