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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/
