[发明专利]基于自适应模糊推理的超宽带土壤信号含水量识别方法有效
| 申请号： | 201710372471.9 | 申请日： | 2017-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN107064177B | 公开（公告）日： | 2019-08-27 |
| 发明（设计）人： | 梁菁;刘晓旭;余萧峰;张健;段珍珍;张洋 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01N22/04 | 分类号： | G01N22/04;G01S13/88;G06N5/04 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 徐金琼;刘东 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应模糊推理的超宽带土壤信号含水量识别方法，属于精细化农业技术应用方向，具体涉及遥感技术、土壤含水量检测技术领域，解决现有技术中的土壤含水量的测量方法不能充分利用土壤回波性质，从而造成土壤含水量的测量不精确、测量成本高等问题。本发明收集土壤的超宽带土壤回波和对应土壤回波的土壤含水量；对土壤回波进行预处理；构建自适应模糊推理系统，对预处理后的土壤回波进行特征向量提取；使用机器学习算法——随机森林算法构建分类器，得到随机森林分类器；随机森林分类器根据不同土壤含水量对提取的预处理后的土壤回波的特征向量进行分类识别，并输出分类识别结果。本发明用于土壤含水量的测量。 | ||
| 搜索关键词： | 土壤含水量 回波 土壤 预处理 超宽带 自适应 随机森林分类器 分类识别 模糊推理 土壤信号 测量 检测技术领域 模糊推理系统 农业技术应用 特征向量提取 测量成本 使用机器 算法构建 随机森林 特征向量 学习算法 遥感技术 分类器 精细化 构建 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应模糊推理的超宽带土壤信号含水量识别方法，其特征在于，如下步骤：(1)收集土壤的超宽带土壤回波和对应土壤回波的土壤含水量；(2)对土壤回波进行预处理；(3)构建自适应模糊推理系统，对预处理后的土壤回波进行特征向量提取；(4)使用机器学习算法——随机森林算法构建分类器，得到随机森林分类器；(5)随机森林分类器根据不同土壤含水量对步骤(3)提取的预处理后的土壤回波的特征向量进行分类识别，并输出分类识别结果。
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