[发明专利]一种果园土壤速效钾含量获取方法、系统及装置在审
| 申请号: | 201910286933.4 | 申请日: | 2019-04-11 |
| 公开(公告)号: | CN109932319A | 公开(公告)日: | 2019-06-25 |
| 发明(设计)人: | 朱西存;熊静玲;于瑞阳;白雪源;彭玉凤 | 申请(专利权)人: | 山东农业大学 |
| 主分类号: | G01N21/01 | 分类号: | G01N21/01;G01N21/27;G01N1/28 |
| 代理公司: | 济南誉丰专利代理事务所(普通合伙企业) 37240 | 代理人: | 李茜 |
| 地址: | 271018 *** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 估测 速效钾 土壤 高光谱数据 系统及装置 果园土壤 随机森林 特征波段 二维 检测 比值光谱指数 均方根误差 土壤速效钾 差值光谱 分离分析 光谱分析 光谱指数 归一化 检验 申请 分析 | ||
1.一种果园土壤速效钾含量获取方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待检测土壤的高光谱数据;
根据所述高光谱数据进行二维相关光谱分析,获得所述待检测土壤中速效钾的二维同步谱图和异步谱图,确定所述待检测土壤中速效钾的特征波段;
根据所述待检测土壤中速效钾的特征波段分别建立述待检测土壤的归一化光谱指数NDSI、比值光谱指数RSI和差值光谱指数DSI;
根据所述NDSI、RSI和DSI分别建立随机森林估测模型;
采用决定系数R2、均方根误差RMSE和相对分析误差RPD对根据所述NDSI、RSI和DSI建立随机森林估测模型进行检验,以确定出估测精度最高的估测模型,用于对所述待检测土壤的速效钾含量进行估测获取。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待检测土壤的高光谱数据包括:
在所述待检测土壤的区域分别确定不同的采样点进行土壤采集;
将采集的待检测土壤放入预设尺寸的器皿,使得所述待检测土壤与所述器皿的端口面持平,并且一起置于一个可控光的暗室内;
通过测定仪器距离所述待检测土壤30cm,将所述待检测土壤按照90°旋转3次,每次采集5个待检测土壤的光谱值,将多次采集的光谱值取平均确定所述待检测土壤的反射光谱数据作为所述高光谱数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述高光谱数据进行二维相关光谱分析,获得所述待检测土壤中速效钾的二维同步谱图和异步谱图,确定所述待检测土壤中速效钾的特征波段,包括:
选取400-2400nm波段内对所述二维同步谱图和异步谱图进行分析;
确定所述二维同步谱图和异步谱图中光谱信号的形成正相关峰的波段、自相关峰中对外最敏感的波段、异步相关交叉峰的状态同步的波段和负相关峰出现的波段,以确定所述待检测土壤中速效钾的特征波段。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述待检测土壤中速效钾的特征波段分别建立述待检测土壤的归一化光谱指数NDSI、比值光谱指数RSI和差值光谱指数DSI,包括:
随机选取400-2400nm波段内任意两个不同特征波段对应的光谱反射率Ri和Rj;
确定所述NDSI=(Ri-Rj)/(Ri+Rj),所述RSI=Ri/Rj,所述DSI=Ri-Rj。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述NDSI、RSI和DSI分别建立随机森林估测模型,包括:
随机选取预设数量的建模样本和检验样本;
根据所述归一化光谱指数NDSI、比值光谱指数RSI和差值光谱指数DSI和所述建模样本分别建立所述归一化光谱指数NDSI、比值光谱指数RSI和差值光谱指数DSI对应的随机森林估测模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述采用决定系数R2、均方根误差RMSE和相对分析误差RPD对根据所述NDSI、RSI和DSI建立随机森林估测模型进行检验,以确定出估测精度最高的估测模型,包括:
确定所述NDSI、RSI和DSI建立随机森林估测模型中决定系数R2、均方根误差RMSE和相对分析误差RPD的大小;
根据所述决定系数R2、均方根误差RMSE和相对分析误差RPD的大小确定估测模型的精度,其中,决定系数越大、均方根误差越小,表明估测模型精度越高,当1.5<相对分析误差<2时表明估测模型可以对样品含量高低进行粗略估测,当2.0<相对分析误差<2.5时表明估测模型具有较好的定量预测能力。
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