[發明專利]基于衛星影像的土壤速效鉀分析模型構建系統及方法

在審

• 申請號: 202011032853.5
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN112149827A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 宋振強;梁志國;葛寶玉;高磊;王眾嬌;程飛雁;曲中華
• 申請（專利權）人: 哈爾濱航天恒星數據系統科技有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06N3/12;G01N21/84;G01N1/04;G01N1/38
• 代理公司: 北京君恒知識產權代理有限公司 11466
• 代理人: 夏正付

1.基于衛星影像的土壤速效鉀分析模型構建系統，其特征在于：該系統包括原始數據獲取模塊、影像波段構建模塊、敏感波段變換模塊、變換波段分析模塊、參數輸入模塊、神經網絡構建模塊和模型訓練驗證模塊，其中各個模塊之間以邏輯順序遞進連接；

原始數據模塊用于土壤樣本采集、封裝和標定；

影像波段構建模塊負責預處理影像的波段；

敏感波段變換模塊負責對敏感波段進行數學變換；

變換波段分析模塊用于波段的敏感性判斷分析；

參數輸入模塊用于確認所輸入的目標參數；

神經網絡構建模塊負責構建神經網絡模型及封裝；

模型訓練驗證模塊負責訓練參數模型及驗證最終結果。

2.基于衛星影像的土壤速效鉀分析模型構建方法，是根據權利要求1所述的系統為基礎實現的，其特征在于：具體方法步驟如下：

步驟一，利用所述的原始數據模塊按照土壤樣本采集技術規范的要求對目標區域土壤樣本采集、封裝及標定；

步驟二，所述的影像波段構建模塊中包含的軟件工具對影像波段進行預處理；

步驟三，通過所述的敏感波段變換模塊對敏感波段進行數學變換；

步驟四，利用所述的變換波段分析模塊變換后的波段進行敏感分析；

步驟五，所述的參數輸入模塊負責整理分析土壤速效鉀含量數據為神經網絡模型選取目標參數；

步驟六，利用所述的神經網絡構建模塊進行神經網絡模型構建；

步驟七，在所述的模型訓練驗證模塊中訓練神經網絡模型并將得到的結果進行驗證分析。

3.根據權利要求2所述的基于衛星影像的土壤速效鉀分析模型構建方法，其特征在于：根據步驟一中所述的原始數據模塊進行土壤樣本采集，還包括目標區域土壤樣點采集，采用等距采樣法采集作業區0～20cm的耕層土壤，采用5分法將土壤充分混合均勻后獲取土樣；

利用GPS獲取采樣點經度、緯度及高程信息；采樣完成后，土壤樣本進入實驗室進行處理，依據土壤速效鉀和緩解鉀含量測定標準，測定準確的土壤速效鉀含量；獲取農作物播種前，樣本采集期間影像數據，利用ENVI5.3對獲取的影像數據進行輻射定標、大氣校正、濾波處理及重采樣處理。

4.根據權利要求3所述的基于衛星影像的土壤速效鉀分析模型構建方法，其特征在于：在步驟二中，所述的軟件工具是使用ArcGIS軟件中的SpatialAnalyst工具，將預處理后影像每個波段的反射率信息提取至土壤采樣點信息中。

5.根據權利要求4所述的基于衛星影像的土壤速效鉀分析模型構建方法，其特征在于：在步驟三中，所述的敏感波段變換模塊包含使用應用軟件中的兩種工具進行11種數學變換，其中利用ENVI5.3軟件中bandmath工具，進行倒數變換、倒數的對數變換、對數變換、對數的倒數變換和平方根變換；

利用ENVI5.3軟件中的Image Derivative工具，進行一階導數R′、倒數的一階導數(1/R)′、對數的一階導數(lg^R)′、平方根的一階導數倒數的對數的一階導數(lg(1/R))′和對數的倒數的一階導數(1/lg^R)′的運算過程，其中R為影像敏感波段。

6.根據權利要求5所述的基于衛星影像的土壤速效鉀分析模型構建方法，其特征在于：在步驟四中，利用SPSS軟件基于斯皮爾曼相關性分析算法對經過變換后的波段進行敏感分析，根據軟件輸出的報表，標注顯著性相關，則輸出的結果達到0.05顯著性水平時或達到0.01顯著性水平時，都在報表右上角進行標訂，表示比較顯著或者極顯著；之后選取報表所示的敏感性顯著波段作為模型訓練的輸入參數，選擇3-5個。

7.根據權利要求6所述的基于衛星影像的土壤速效鉀分析模型構建方法，其特征在于：在步驟五中，模型訓練輸入及目標參數確定階段選取單一形式輸入參數，參數包括預處理后影像敏感波段、數學變換敏感波段；

或者采用雙形式組合輸入參數，參數包括預處理后影像敏感波段-數學變換敏感波段，以現場土壤樣本實驗室測定的速效鉀為目標參數。