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利用多层感知器神经网络模型结合光谱特征参数的土壤分类方法
- 专利权人:
- 东北农业大学
- 发明人:
- 刘焕军,张小康,张新乐,王翔,窦欣,秦乐乐,杨皓轩
- 申请号：
- CN201611254381.1
- 公开号：
- CN106650819A
- 申请日:
- 2016.12.30
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 王艳萍
- 摘要：
- 利用多层感知器神经网络模型结合光谱特征参数的土壤分类方法，属于土壤分类技术领域。本发明是为了解决现有利用土壤光谱反射率进行土壤分类的方法无法保留光谱物征原有的物理意义的问题。它首先采集土壤样本，并获得每个土壤样本的基准反射光谱数据；将每个土壤样本的基准反射光谱数据以10nm为间隔，利用高斯模型进行光谱重采样；对光谱重采样数据进行包络线去除，获得突出反射光谱曲线的吸收和反射特征的去包络线数据；在去包络线数据中提取获得m个光谱特征参数；对提取的m个光谱特征参数分别进行标准化处理，得到m个土壤分类指标；利用多层感知器神经网络模型，根据土壤分类指标对土壤样本进行分类。本发明用于土壤分类。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
