SOC 模型训练与评估
v3.0SOC 模型离线测试集结果 | WoSIS 中国样本 | 非扬州本地实测验证
指标为 SOC 模型离线测试集结果（WoSIS 中国样本，test=201 点），非扬州本地实测验证。训练曲线与散点图为示意/离线实验可视化，不是逐 epoch 真实日志或完整测试集散点。
测试集 R²
0.7494原始空间
测试集 RMSE
7.63g/kg
测试集 MAE
3.54g/kg
样本剖面
2,201WoSIS China
训练集:1,705
验证集:295
测试集:201
训练轮次:87
参数量:13.8M
训练曲线（示意）
示意/离线实验曲线，非 v3 逐 epoch 真实训练日志
汇总指标来自后端模型配置
预测 vs 实测（示意）test = 201
1:1
示意散点；真实测试集 R² = 0.7494 | RMSE = 7.63 | MAE = 3.54模型架构~13.8M params (5.2M trainable)
类型ResNet50 + Cross-Attention (Pre-Norm)
输入Sentinel-2 影像 + 20 个环境协变量
图像ResNet50 → 64 spatial tokens (8×8)
融合4 layers, 8 heads, FFN=1024
池化查询token均值池化
输出头Linear(512→256) → GELU → Linear(256→128) → GELU → Linear(128→3)
输出Q10 / Q50 / Q90 (log1p space)
损失Quantile Loss (Pinball Loss)
训练配置
数据集1,705 / 295 / 201 (train / val / test), n=2,201
Batch Size64
Learning Rate3e-4 + Cosine Annealing
Warmup10 epoch 线性
Dropout0.15
Weight Decay0.02
数据增强高斯噪声 σ=0.05
OptimizerAdamW
Epochs87
Patience25
目标变换log1p(SOC)
设备cuda
20 个环境协变量
地形
DEM
Slope
Aspect
TWI
Curvature
气候
Temperature
Precipitation
Evaporation
植被
NDVI_mean
NDVI_range
土壤
Clay
Sand
pH
Silt
Nitrogen
其他
LandUse
Lat
Lon
Clay/Sand
Aridity