[发明专利]一种基于机器学习回归算法的土壤盐度预测方法在审
| 申请号： | 201811399327.5 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109270124A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 吴伟成;周晓亭;祝民强;刘光萍 | 申请（专利权）人： | 东华理工大学 |
| 主分类号： | G01N27/02 | 分类号： | G01N27/02;G06K9/00;G06K9/62;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京彭丽芳知识产权代理有限公司 11407 | 代理人： | 彭丽芳 |
| 地址： | 330000 江西*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习回归算法的土壤盐度预测方法，包括如下步骤：S1、以等边三角形为测点形状，采用EM38大地电导仪采集三角形的三个角点的实测盐度，测量时，读取垂直读数EMV和水平读数EMH，取平均值作为三角形区域的盐度，测量若干个三角形区域的EMH和EMV为基础真理训练集(TS)；S2、利用L波段雷达后向散射系数去除植被贡献来获得土壤组分；S3、通过直接栅格化将实测地块转换为栅格来创建训练集(TS)；S4、利用上述训练集(TS)，采用随机森林回归(RFR)算法建模应用于联合数据集进行盐度预测。 | ||
| 搜索关键词： | 盐度 训练集 算法 三角形区域 基于机器 土壤盐度 实测 回归 预测 测量 读取 等边三角形 后向散射 联合数据 水平读数 随机森林 系数去除 电导仪 栅格化 测点 建模 角点 栅格 地块 垂直 雷达 采集 植被 学习 土壤 转换 创建 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习回归算法的土壤盐度预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、以等边三角形为测点形状，采用EM38大地电导仪采集三角形的三个角点的实测盐度，测量时，读取垂直读数EMV和水平读数EMH，取平均值作为三角形区域的盐度，测量若干个三角形区域的EMH和EMV为基础真理训练集(TS)；S2、利用L波段雷达后向散射系数去除植被贡献来获得土壤组分；S3、通过直接栅格化将实测地块转换为栅格来创建训练集(TS)；S4、利用上述训练集(TS)，采用随机森林回归(RFR)算法建模应用于联合数据集进行盐度预测。
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