公开(公告)号：CN118111925A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410238312.X

申请日：2024-03-03

Applicant: 桂林理工大学 ,  广西壮族自治区林业科学研究院

Inventor： 邓昀 ,  王君 ,  唐健 ,  石媛媛 ,  赵隽宇 ,  宋贤冲 ,  覃祚玉 ,  柯琴

IPC: G01N21/25 ,  G06V20/10 ,  G06V10/58 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的高光谱土壤有机质含量预测方法，包括如下步骤：1）土壤样品的采集与处理；2）测定步骤1）中土壤样品的速效钾含量和土壤样品的高光谱数据；3）对步骤2）中高光谱数据进行预处理、并采用皮尔森相关系数判断不同光谱波段与土壤有机质含量之间的关系；4）构建主成分回归模型以及Pearson‑Lasso变量选择回归模型；5）搭建SVR模型对光谱数据进行训练；6）建立高光谱土壤有机质含量预测模型；7）模型精度评价。这种方法能够实时、快速、准确室内检测土壤有机质含量，具有充分的实际应用意义。

公开(公告)号：CN118392802A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410236642.5

申请日：2024-03-01

Applicant: 广西壮族自治区林业科学研究院

Inventor： 赵隽宇 ,  石媛媛 ,  宋贤冲 ,  覃祚玉 ,  柯琴 ,  邓昀 ,  程小辉 ,  唐健

IPC: G01N21/27 ,  G01N21/3563 ,  G01N21/359 ,  G06F17/14 ,  G01N21/35

Abstract: 本发明公开一种基于FFT滤波变换与CARS算法的土壤有机碳含量高光谱预测方法，属于土壤有机碳预测技术领域。本发明包括以下技术步骤：(1)土壤样品采集；(2)光谱数据采集；(3)光谱数据处理；(4)预测模型构建；(5)待测土壤样品预测。本发明的基于FFT滤波变换与CARS算法的土壤有机碳含量高光谱预测方法，构建的SVM‑CARS‑FFT预测模型精度高，在预测有机碳含量较低的样品时稳定性好，能快速、高效、精确、稳定地预测土壤有机碳含量，同时测试成本低，能够有效满足土壤有机碳动态监测与精准提升的要求，以较低的成本和时间优势高效地获取土壤中有机碳含量的信息，为高效获取土壤中有机碳含量的信息提供了新的技术手段和技术支持。

公开(公告)号：CN118169056A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410238298.3

申请日：2024-03-03

Applicant: 桂林理工大学 ,  广西壮族自治区林业科学研究院

Inventor： 邓昀 ,  王君 ,  唐健 ,  赵隽宇 ,  宋贤冲 ,  石媛媛 ,  覃祚玉 ,  柯琴

IPC: G01N21/25 ,  G06F18/27 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N3/006 ,  G01N21/55 ,  G01N33/24

Abstract: 本发明公开了一种基于DBO‑SVR的高光谱土壤有机质含量预测方法，包括如下步骤：1）土壤样品的采集与处理；2）测定步骤1）中土壤样品的速效钾含量和土壤样品的高光谱数据；3）对步骤2）中高光谱数据进行预处理、并采用PCA进行主成分提取有效变量；4）构建支持向量机回归模型以及偏最小二乘回归模型；5）搭建DBO‑SVR模型对光谱数据进行训练；6）建立高光谱土壤有机质含量预测模型；7）模型精度评价。这种方法能够实时、快速、准确室内检测土壤有机质含量，具有充分的实际应用意义。