[发明专利]一种基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法在审

专利信息
申请号: 202210185325.6 申请日: 2022-02-28
公开(公告)号: CN114970934A 公开(公告)日: 2022-08-30
发明(设计)人: 陈玉蓝;王勇;罗琳;江连强;凌爱芬;朱先州;宋效东;李德成 申请(专利权)人: 四川省烟草公司凉山州公司;中国科学院南京土壤研究所
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06K9/62;G06F30/23;G06F17/11;G06T3/40;G06F111/08;G06F111/10
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 唐循文
地址: 615050 四川省凉*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明涉及一种基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法,有效地利用了影响土壤厚度变化的环境变量来构建预测模型,通过最优环境变量集合的筛选,构建连续型土壤厚度集成预测模型、土壤深度区间集成预测模型,并最终获得覆盖目标区域的土壤厚度区间空间分布,比传统的空间插值技术具有更高的预测精度,在未来面向山地区域或偏远地区缺乏足够多土壤厚度观测数据时,本发明能够降低土壤厚度观测点的数量需求,在保证土壤厚度空间分布预测精度的同时节约野外调查成本。
搜索关键词: 一种 基于 特征 集成 学习 土壤 厚度 类型 预测 方法
【主权项】:
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