公开(公告)号：CN107194054A

公开(公告)日：2017-09-22

申请号：CN201710345309.8

申请日：2017-05-16

Applicant: 武汉大学

Inventor： 陈奕云 ,  吴子豪 ,  刘以 ,  郭凯 ,  胡家蒙 ,  郭龙

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种顾及土壤有机碳密度空间异质性的克里格插值模型，结合土地利用信息降低空间异质性和空间异常值对普通克里格法的影响，且根据不同的趋势项函数，所述克里格插值模型包括虚拟变量回归克里格法、均值中心化克里格法和中位数中心化克里格法。并利用模型实现更高精度的SOCD预测和制图，最后根据模型评价指标值选择最佳预测方法及其预测结果。本发明的模型可靠性、预测合理性、预测精度和决定系数R2均显著提高；同时，模型实现了更高精度的SOCD空间制图，对实现精确农业和提高农业生产效率有重要意义。

公开(公告)号：CN107194054B

公开(公告)日：2019-10-11

申请号：CN201710345309.8

申请日：2017-05-16

Applicant: 武汉大学

Inventor： 陈奕云 ,  吴子豪 ,  刘以 ,  郭凯 ,  胡家蒙 ,  郭龙

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种顾及SOCD空间异质性的克里格插值模型构建方法，结合土地利用信息降低空间异质性和空间异常值对普通克里格法的影响，且根据不同的趋势项函数，所述克里格插值模型包括虚拟变量回归克里格法、均值中心化克里格法和中位数中心化克里格法。并利用模型实现更高精度的SOCD预测和制图，最后根据模型评价指标值选择最佳预测方法及其预测结果。本发明的模型可靠性、预测合理性、预测精度和决定系数R2均显著提高；同时，模型实现了更高精度的SOCD空间制图，对实现精确农业和提高农业生产效率有重要意义。

公开(公告)号：CN107132190A

公开(公告)日：2017-09-05

申请号：CN201710266715.5

申请日：2017-04-21

Applicant: 武汉大学

Inventor： 陈奕云 ,  卢延年 ,  郭龙 ,  刘以 ,  胡家蒙 ,  胡珊

IPC: G01N21/31 ,  G01N21/359 ,  G06F17/30 ,  G06F17/50

CPC classification number: G01N21/359 ,  G01N21/31 ,  G06F16/29 ,  G06F17/5009

Abstract: 本发明公开了一种土壤有机质光谱反演模型校正样本集构建方法，首先记录和测量实验区土壤样本的可见‑近红外光谱数据、土壤理化组分含量数据和地理空间数据，构建土壤可见‑近红外光谱‑理化组分含量‑地理信息数据库；然后基于多元信息的校正集样本优选方法，构建具有多元代表性的土壤可见‑近红外光谱反演校正集；接着对土壤数据进行预处理；最后构建基于土壤可见‑近红外光谱数据的土壤有机质偏最小二乘回归模型。本发明提升了校正样本集的代表性，预测模型具有很好的稳定性和预测能力，同时也降低了建模成本，提高了土壤有机质可见‑近红外光谱估算方法的实用性，同时也从校正样本集构建的角度为贫瘠土壤地区有机质高光谱反演提供了技术工具。