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本发明涉及一种农田土壤有机碳时空数据获取方法，采用少量样本数据进行插值、重采样分析后，获得更多的空间样点数据，能够快速、大幅提升空间分辨率；而且通过对高空间分辨率样点数据进行时间维度模拟分析，时间分辨率远高于传统采样调查获取的空间样点数据，可以快速得到时空尺度高分辨率样点数据；整个设计方法能够大幅提升获取数据工作效率，传统调查方法需要投入大量人力进行野外采样调查、室内化验分析，时间成本较高，本发明能够利用单一时期少量样本数据进行时空尺度拓展，获得时空分辨率更高的土壤样点数据，为数字农业大数据分析提供了数据支撑，填补了当前数据获取困难的技术空白。

本发明涉及一种基于多源数据辅助的农田土壤有机碳时空数据获取方法，以少量样本点数据为基础，设计应用多源数据辅助处理方法，结合重采样、插值分析，快速获取时空尺度高分辨率数据，所获数据具有可靠性高的优势，解决了成本与样本点数量之间的矛盾，即利用单一时期少量样本点数据进行时、空尺度拓展，获得时空分辨率更高的土壤采样点数据，为数字农业大数据分析提供了数据支撑，填补了当前数据获取困难的技术空白，时间尺度数据得到快速拓展，空间尺度样点分辨率大幅提高，具有数据获取速度快、数据可靠的技术优势，并且本发明设计方法能够大幅降低了数据获取所需时间和经济成本，为数字农业土壤质量监测快速提供分辨率更高的时、空数据。

本发明涉及一种基于TM影像辅助的农田土壤有机碳含量数据获取方法，采用全新设计方法，采用少量样本数据进行插值、重采样分析后，能够获得更多采样点数据，即快速获取面域高分辨率的土壤有机碳密度数据，所获数据具有可靠性高的优势，而且本发明能够解决成本与样点数量之间的矛盾，即利用少量样本数据，通过TM影像辅助即可获取高密度样点数据，降低成本的同时，又保证了能够获取足够数量的样点数据，能够快速、大幅提升空间分辨率，大幅提升获取数据工作效率；综上，本发明设计方法大幅降低了数据获取所需时间和经济成本，能够为数字农业大数据分析提供了数据支撑，填补了当前数据获取困难的技术空白。

本发明涉及一种土壤有机碳侵蚀动态变化诱因分析方法，包括S1～S6六个步骤。本发明的一种土壤有机碳侵蚀动态变化诱因分析方法，定量模拟了大范围区域内的土壤有机碳侵蚀的时空分布特征，回答了土壤有机碳侵蚀在复杂环境中的演变趋势，并且阐明了环境因素与土壤有机碳侵蚀变化速率之间的互作关系。为后续研究暖湿化趋势是否会加速土壤有机碳源汇变化过程这一问题提供科学依据。

本发明公开了基于成像光谱的土壤有机碳含量连续深度分布提取方法，涉及计量土壤学技术领域，通过对目标区域采样点中的土壤完整剖面样品和剖面条带样品的采集、处理，得到土壤有机碳含量的范围、完整剖面样品成像的行平均光谱数据、以及剖面条带样品土壤的光谱数据，获得土壤有机碳含量预测模型，进一步提取土壤样品中有机碳含量连续深度分布曲线，进一步得到土壤有机碳含量的分布。通过本发明的技术方案实现了土壤点状反射光谱向面状图像光谱的转变，避免了采样深度间隔较大带来的不足，提供了高空间、高光谱分辨率的土壤剖面精细化数据，为获取土壤有机碳垂直方向连续深度变化特征提供技术支持，极大提高数据的获取能力。