土壤调查

分析了 Stackoverflow 调查 2017 数据。 应用了 CRISP-DM 数据挖掘流程。 回答了有关性别差异、编程语言偏好、在家工作的国家等问题。 结果显示： 男女工资和工作时间基本平等。 满意度最高的编程语言是 SQL、JavaScript 和 Python。 伊朗和巴基斯坦的开发者在家工作更多。

为了提供更好的平台，使学习Access更加容易。

本系统提供问卷发布和参与功能，发布者可查看问卷填写情况并进行统计分析，甚至查询特定参与者的答卷。

土壤污染问题已成为社会关注的焦点。为研究污染物在土壤中的迁移规律，首先需要了解水分在土壤中的入渗过程。本实验设计了5组实验，探讨了水分在非饱和土壤中的入渗特征，记录了不同位置水分含量随时间的变化。通过数据绘图进行统计分析，总结了水分在非饱和土壤中的入渗规律。所有实验器材均根据实验需求设计，用于方便土柱内含水率的测定和数据记录。

土壤盐分对植物生长有限制作用，降低了农作物的产量并导致土壤退化。本研究利用Landsat TM多光谱数据分析了突尼斯南部盐渍土壤的情况。研究采用主成分分析（PCA）和聚类分析，确定了最相关的光谱指数，快速预测受盐影响的土壤区域。共收集了66个土壤样本，用于验证地面真实数据。研究发现，电导率与近红外光谱和短波红外光谱的光谱指数高度相关。不同的光谱指数被应用于Landsat数据的光谱带。统计数据显示，近波段和短波红外波段（波段4、波段5和波段7）与盐度指数（SI 5和SI 9）之间的相关性最强。聚类分析揭示了电导率EC与光谱指数（如abs4、abs5、abs7和si5）之间的显著相关性。主成分分析

对分布式环境中数据挖掘的全面调查。

对表空间异常增长的故障进行调查

常见调查方法包括跟踪作业、召开调查会议、邀请专业人士介绍、直接询问以及设计调查表格让用户填写，并记录查阅结果。

应用小波分析从高光谱数据中提取特征波段，建立了土壤有机质含量的估测模型，该模型能够有效预测土壤有机质含量。

国际土壤水分监测网络持续发展，提供全球土壤水分数据，助力研究和应用。