[发明专利]一种基于多传感器融合的土壤属性预测方法在审
| 申请号： | 201811482053.6 | 申请日： | 2018-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN109669023A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 史舟;徐冬云;周炼清;洪武斌 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G01N33/24 | 分类号： | G01N33/24 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多传感器融合的土壤属性预测方法。对采集的土壤样本进行风干、研磨并通过孔筛，然后进行土壤光谱测定，分别测定土壤样本的可见‑近红外光谱、中红外光谱、X射线荧光光谱和激光诱导击穿光谱，光谱数据采用不同的预处理方法进行分别预处理，进行特征波段筛选；建立融合的土壤属性预测模型，构建训练获得每个土壤属性各自对应一种光谱数据的单传感器预测模型，构建训练获得每个土壤属性的融合传感器预测模型，采用融合传感器预测模型和单传感器预测模型进行预测处理。本发明利用多传感融合技术解决了单一传感器检测土壤属性稳定性低的问题，提高了土壤属性预测精度和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 土壤属性 预测模型 预处理 融合 多传感器融合 单传感器 光谱数据 土壤样本 传感器 构建 预测 激光诱导击穿光谱 单一传感器 近红外光谱 中红外光谱 特征波段 土壤光谱 预测处理 研磨 通过孔 风干 传感 采集 筛选 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于多传感器融合的土壤属性预测方法，包括以下步骤：步骤(1)土壤光谱数据获取：对采集的土壤样本进行风干、研磨并通过孔筛，然后进行土壤光谱测定，分别测定土壤样本的可见‑近红外光谱、中红外光谱、X射线荧光光谱和激光诱导击穿光谱；步骤(2)光谱数据预处理：将步骤(1)中获取的光谱数据采用不同的预处理方法进行分别预处理；步骤(3)特征波段选择：将步骤(2)中预处理之后的光谱数据进行特征波段筛选；步骤(4)建立融合的土壤属性预测模型：利用已知土壤属性的土壤样本经过上述步骤(1)～步骤(3)的处理获得特征波段，将特征波段的光谱数据作为模型的输入，以土壤样本的已知土壤属性作为模型的输出，构建训练获得每个土壤属性各自对应一种光谱数据的单传感器预测模型；然后将多种单传感器预测模型的土壤属性预测结果融合共同作为模型的输入，以土壤样本的已知土壤属性作为模型的输出，构建训练获得每个土壤属性的融合传感器预测模型，采用融合传感器预测模型和单传感器预测模型共同作为土壤属性预测模型对待测土壤的土壤属性进行预测处理。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学，未经浙江大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811482053.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
