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原文传递 一种基于三维光谱曲面分区特征的土壤剖面类型识别方法
专利名称: 一种基于三维光谱曲面分区特征的土壤剖面类型识别方法
摘要: 本发明公开了一种基于三维光谱曲面分区特征的土壤剖面类型识别方法,包括:(1)获取土壤样本库中任一土壤剖面的发生层光谱反射率数据,进行深度插值处理、深度统一化处理和连续统去除处理;(2)根据步骤(1)处理后的光谱反射率数据生成三维光谱曲面;(3)对于所述三维光谱曲面进行分区域提取统计特征,并记入子特征集合fk,k为当前土壤剖面序号;(4)重复执行步骤(1)到(3),直至土壤样本库中所有土壤剖面都被处理,得到特征集合F={fk|k=1,…,K},K为土壤样本库中土壤剖面的数量;(5)基于特征集合F,进行多次随机森林训练,每次训练时设置相同比例的各类别样本抽样数量,生成随机森林分类模型集合M;(6)基于随机森林分类模型集合M,对待识别土壤剖面进行类型识别。本发明识别效果较好。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 江苏;32
申请人: 中国科学院南京土壤研究所;南京师范大学
发明人: 解宪丽;李安波;赵玉国
专利状态: 有效
申请号: CN201811271315.4
公开号: CN109211814A
代理机构: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204
代理人: 冯艳芬
分类号: G01N21/31(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21
申请人地址: 210008 江苏省南京市北京东路71号
主权项: 1.一种基于三维光谱曲面分区特征的土壤剖面类型识别方法,其特征在于包括:(1)获取土壤样本库中任一土壤剖面的发生层光谱反射率数据,进行深度插值处理、深度统一化处理和连续统去除处理;(2)根据步骤(1)处理后的光谱反射率数据生成三维光谱曲面;(3)对于所述三维光谱曲面进行分区域提取统计特征,并记入子特征集合fk,k为当前土壤剖面序号;(4)重复执行步骤(1)到(3),直至土壤样本库中所有土壤剖面都被处理,得到特征集合F={fk|k=1,…,K},K为土壤样本库中土壤剖面的数量;(5)基于特征集合F,进行多次随机森林训练,每次训练时设置相同比例的各类别样本抽样数量,生成随机森林分类模型集合M;(6)基于随机森林分类模型集合M,对待识别土壤剖面进行类型识别。
所属类别: 发明专利
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