Research on Prediction Method of Soil Available Nitrogen Content in Guangxi Based on SA-CNN-LSTM

DENG Yun; LIU Chang

doi:10.11907/rjdk.251096

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Research on Prediction Method of Soil Available Nitrogen Content in Guangxi Based on SA-CNN-LSTM

Artificial Intelligence | 更新时间：2026-04-30

- Research on Prediction Method of Soil Available Nitrogen Content in Guangxi Based on SA-CNN-LSTM
- Software Guide Vol. 25, Issue 4, Pages: 1-11(2026)
- 作者机构：
  
  1.桂林理工大学计算机科学与工程学院
  2.广西嵌入式技术与智能系统重点实验室，广西桂林 541006
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11907/rjdk.251096
  CLC： TP399
- Received：13 March 2025，
  
  Published：15 April 2026
- 稿件说明：
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邓昀,刘畅.基于SA-CNN-LSTM的广西土壤速效氮含量预测方法研究[J].软件导刊,2026,25(04):1-11.

DENG Yun,LIU Chang.Research on Prediction Method of Soil Available Nitrogen Content in Guangxi Based on SA-CNN-LSTM[J].Software Guide,2026,25(04):1-11.
邓昀,刘畅.基于SA-CNN-LSTM的广西土壤速效氮含量预测方法研究[J].软件导刊,2026,25(04):1-11. DOI： 10.11907/rjdk.251096.

DENG Yun,LIU Chang.Research on Prediction Method of Soil Available Nitrogen Content in Guangxi Based on SA-CNN-LSTM[J].Software Guide,2026,25(04):1-11. DOI： 10.11907/rjdk.251096.

摘要

速效氮是衡量土壤肥力的重要指标，使用高光谱技术准确预测其含量对于林业生长至关重要，但现有光谱一阶微分处理方法缺乏敏感性，且传统的长短期记忆网络（LSTM）预测精度不高。鉴于此，提出一种SA-CNN-LSTM混合模型，并将其与CNN、LSTM和BiLSTM等模型进行对比分析。在广西黄冕和雅长国有林场采集了196个土壤样本，对原始光谱数据进行了28种对数阶微分（LOG）结合小波变换（WT）的预处理，并使用卷积神经网络（CNN）和自注意力机制（SA）以加强LSTM的长距离依赖挖掘精度问题。结果表明，对数阶微分处理优于一阶微分，在对数阶微分的幂为9时建模精度最高，SA-CNN-LSTM模型在验证集上的R²分别比CNN、LSTM和BiLSTM提高了6.79%、7.34%和10.37%，均方根误差（RMSE）降低了18.60%、19.58%和24.44%。使用对数阶微分对光谱进行预处理和SA-CNN-LSTM建模效果最优，验证集R²为0.889，RMSE为16.572 2，PRD为2.998 7，实现了对广西林地土壤速效氮含量的精确预测。

Abstract

Available nitrogen is an important indicator of soil fertility， and the accurate prediction of its content using hyperspectral technology is crucial to forestry growth. The existing spectral first-order differential processing method lacks sensitivity and the traditional long short-term memory network （LSTM） has low prediction accuracy. Therefore， a SA-CNN-LSTM hybrid model was proposed， and compared with CNN， LSTM and BiLSTM models. In this study， 196 soil samples were collected from Huangmian and Yachang State Forest Farms in Guangxi， and the original spectral data were preprocessed with 28 logarithmic order differentials （LOG） combined with wavelet transform （WT）. Convolutional neural network（CNN） and self-attention mechanism （SA） were used to enhance the long-distance dependency mining accuracy of LSTM. The results show that logarithmic order differential processing is better than first order differential， and the modeling accuracy is highest when the power of logarithmic order differential is 9. The R² of SA-CNN-LSTM model on the validation set is 6.79%， 7.34% and 10.37% higher than that of CNN， LSTM and BiLSTM， respectively， and the root mean square error （RMSE） is reduced by 18.60%， 19.58% and 24.44%. The effect of using logarithmic order differential to preprocess the spectrum and SA-CNN-LSTM modeling is the best， with a validation set R² of 0.889， RMSE of 16.572 2 and PRD of 2.998 7， which achieves accurate prediction of available nitrogen content in forest soil in Guangxi.

关键词

Keywords

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