[发明专利]基于地表图像的盐渍土含盐量估算方法

摘要

基于地表图像的盐渍土含盐量估算方法，本发明涉及一种基于地表图像的盐渍土含盐量估算方法，本发明的目的是为了现有含盐量测定方法复杂以及测量结果不准确的问题，本发明首先基于卷积神经网络算法针对地表图像充分的提取其颜色、纹理、亮度等二维信息，最后通过支持向量机回归方法建立图像特征与含盐量的关系模型。该算法识别复杂度低，速度快，稳定性好，实现了简单、精确、高效的盐渍土盐分估算方法。本发明应用于遥感与农业等领域。

主权项

1.基于地表图像的盐渍土含盐量估算方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤一、拍摄地表图像，采集土样，测试拍摄地表图像的土样的含盐量数据：将地表图像剪裁为统一像素的图像，并与含盐量数据一一对应，建立地表图像和含盐量的数据库，得到训练数据数据库；步骤二、根据训练数据数据库，基于CNN建立地表图像的特征提取算法,建立模型；步骤三、设损失函数为所有图像训练误差的绝对值之和；步骤四、将步骤二得到地表图像的特征与步骤一测定的含盐量代入步骤二的模型中训练，计算训练误差，直至训练误差稳定；步骤五、优化模型参数：调整隐含层数、节点数、dropout层数和last layer层数；重复步骤二～四；步骤六、选择步骤五中训练误差最小的参数为最优模型参数，保存该模型；步骤七、读入待测试图像，根据步骤六得到的最优模型估算土壤含盐量。