针对数据样本稀疏区域的土壤重金属含量预测方法

本发明属于土壤重金属污染监测技术领域，公开了一种针对数据样本稀疏区域的土壤重金属含量预测方法，包括以下步骤：选定待预测区域并布设虚拟采样点，获取待预测区域中原始采样点和虚拟采样点的位置、土壤重金属浓度和环境变量信息，并构建待预测区域的原始采样点数据集和虚拟采样点数据集；构建全连接神经网络模型，并利用虚拟采样点数据集对全连接神经网络模型进行预训练；再利用原始采样点数据集对预训练的全连接神经网络模型进行微调，得到基于微调的迁移学习模型；将待预测点的位置和环境变量信息输入基于微调的迁移学习模型，则输出待预测点的土壤重金属浓度预测值。本发明实现对样本稀疏区域土壤重金属含量的精准预测。