有真实有机碳数据txt样本数据和环境变量遥感影像多个tif数据，写出使用cnn模型进行有机碳数字土壤制图的r语言完整代码，并预测制图.

在R语言中，利用深度学习如卷积神经网络（CNN）来进行有机碳数字土壤制图涉及到多个步骤，包括数据预处理、模型构建、训练和预测。由于R不是最适合于大规模深度学习任务的语言，这里提供一个简化的示例，假设您已经安装了`keras`（基于`tensorflow`的R接口）、` raster` 和 `tidyverse` 包。实际操作中可能需要额外的数据加载和处理工具，比如`RasterVis` 或者 `ncdf4`。

# 首先，确保已安装必要的库
install.packages(c("keras", "tidyverse", "raster"))

# 加载所需的库
library(keras)
library(tidyverse)
library(raster)

# 假设您的数据位于"data/"文件夹下
# 读取有机碳数据和遥感影像数据
carbon_data <- stack(system.file("extdata", "carbon_data.txt", package = "raster"))
remote_sensing_data <- stack(system.file("extdata", "*.tif", package = "raster"))

# 数据预处理
carbon_data <- terra::resample(carbon_data, size = 100, method = "average") # 缩放图像尺寸
remote_sensing_data <- terra::resample(remote_sensing_data, size = 100, method = "average")

# 将RGB图像转换为灰度
remote_sensing_data <- terra::stack(terra::band(red = remote_sensing_data[,"red"],
                                                   green = remote_sensing_data[,"green"],
                                                   blue = remote_sensing_data[,"blue"]))

# 将数据转换为合适格式（例如四通道数据）
data <- cbind(carbon_data[[1]], remote_sensing_data)

# 划分数据集（训练集和测试集）
set.seed(123) # 为了保证结果的一致性
train_idx <- createDataPartition(data[,1], p = .8, list = FALSE)
train_data <- data[train_idx, ]
test_data <- data[-train_idx, ]

# 定义CNN模型结构
model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_cropping(cropping = c(0, 0), input_shape = c(train_data[1,,1]@nrow, train_data[1,,1]@ncol, 2)) %>% # 跳过第一层的边框
  layer.Conv2D(filters = 32, kernel_size = c(3, 3), activation = 'relu') %>%
  layer.MaxPooling2D(pool_size = c(2, 2)) %>%
  layer.Conv2D(filters = 64, kernel_size = c(3, 3), activation = 'relu') %>%
  layer.Flatten() %>%
  layer.Dense(units = 128, activation = 'relu') %>%
  layer.Dense(units = 1, activation = 'linear')

# 编译模型
model %>% compile(
  loss = 'mean_squared_error', # 使用均方误差作为损失函数
  optimizer = 'adam',      # 使用Adam优化器
  metrics = c('mae')       # 训练过程监测均方根误差
)

# 训练模型
history <- model %>% fit(
  train_data[, -1], # 输入是RGB影像和有机碳数据
  train_data[, 1],   # 输出是有机碳数据
  epochs = 50,
  batch_size = 32,
  validation_split = 0.2
)

# 进行预测
predictions <- predict(model, test_data[, -1])

# 结果评估
plot(history)

注意：
1. 这个例子非常简化，实际操作可能需要更复杂的预处理步骤，比如归一化、标准化等。
2. 您可能需要调整模型架构、超参数、批次大小等以适应您的特定任务。
3. 数据路径、文件名以及输入输出的处理都依赖于您实际的数据情况。
4. CNN对于这类地理空间数据分析可能会很慢，考虑使用GPU加速。