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一种基于KNN分类进行土壤剖面类型识别方法
- 专利权人:
- 南京师范大学;中国科学院南京土壤研究所
- 发明人:
- 张文涵,解宪丽,李安波,徐诗宇
- 申请号:
- CN201710430616.6
- 公开号:
- CN107657264A
- 申请日:
- 2017.06.09
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 王美章
- 摘要:
- 本发明公开了一种基于KNN分类进行土壤剖面类型识别方法,包括以下几个步骤:S1、针对一光谱曲线,提取其波谷特征;S2、针对一光谱曲线,提取其波峰特征;S3、针对训练集和测试集数据,提取土壤光谱曲线波谷特征,存入数据集合c1;S4、针对训练集和测试集数据,经差分求导处理后,提取土壤光谱一阶导数曲线波峰波谷特征,存入数据集合c2;S5、合并数据集合c1、c2,得到属性数据集L,对属性数据集L进行归一化操作后,基于KNN分类方法,进行测试集土壤光谱曲线的土壤类型识别;S6、基于最大占比原则,确定测试集土壤剖面的土壤类型。本方法在超高维分类方面具有更大优势,满足在样本数据维度高、土壤类型较多的情况下使用。
- 来源网站:
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址:
- http://www.ckcest.cn/home/