[發(fā)明專利]基于衛(wèi)星影像的土壤速效鉀分析模型構(gòu)建系統(tǒng)及方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011032853.5
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN112149827A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發(fā)明（設(shè)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(quán)）人: 哈爾濱航天恒星數(shù)據(jù)系統(tǒng)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(chǎn)權(quán)代理有限公司 11466
• 代理人: 夏正付

本發(fā)明涉是一種基于衛(wèi)星影像的土壤速效鉀分析模型構(gòu)建系統(tǒng)及方法，屬于遙感技術(shù)與變量施肥技術(shù)領(lǐng)域，目的是為解決傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土壤含量采集監(jiān)測中隨機性大以及參數(shù)調(diào)整不確定性高的問題；該系統(tǒng)包括原始數(shù)據(jù)獲取模塊、影像波段構(gòu)建模塊、敏感波段變換模塊和變換波段分析模塊等模塊；按照土壤樣本采集技術(shù)規(guī)范的要求對目標(biāo)區(qū)域土壤樣本采集，然后對影像波段進行預(yù)處理，對敏感波段進行數(shù)學(xué)變換，最后在模型訓(xùn)練驗證模塊中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并將得到的結(jié)果進行驗證分析；本發(fā)明做到精準(zhǔn)全面施肥，降低成本，從而避免出現(xiàn)施肥過多造成成本投入過大、污染環(huán)境，避免施肥過少導(dǎo)致土壤板結(jié)，合理高效地促進農(nóng)作物生長。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉是一種基于衛(wèi)星影像的土壤速效鉀分析模型構(gòu)建系統(tǒng)及方法，尤其涉及基于衛(wèi)星影像的土壤速效鉀分析模型構(gòu)建，屬于遙感技術(shù)與變量施肥技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

當(dāng)前，在土壤速效鉀檢測，一般是通過現(xiàn)場測土以“點”代“面”衡量整片農(nóng)田土壤速效鉀含量，此方法需要現(xiàn)場采集大量的測土數(shù)據(jù)，不僅樣本采集測定的成本高、也消耗大量的人力物力，增加生產(chǎn)成本，精度很難保證。

近年來，隨著衛(wèi)星遙感、無人機遙感等空間技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)得到了巨大的提升，遙感技術(shù)應(yīng)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)也逐漸興起。在《黑土養(yǎng)分信息提取的高光譜遙感方法研究》、《土壤主要養(yǎng)分含量的高光譜估測研究》兩篇論文中分別提出采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及GA-PLS方法反演土壤全鉀、速效鉀含量，其中采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點是隨機性及參數(shù)調(diào)整不確定性高，訓(xùn)練不夠穩(wěn)定，而GA-PLS方法是一種線性關(guān)系，有大部分樣本相關(guān)性較強時，線性擬合相關(guān)性也會很高，這樣很難保證反演結(jié)果的精度，因此采用遺傳+用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點是隨機性及參數(shù)調(diào)整不確定性高，訓(xùn)練不夠穩(wěn)定的缺點，有采用非線性擬合方式，提升反演精度。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土壤含量采集監(jiān)測中隨機性大及參數(shù)調(diào)整不確定性高的問題，本發(fā)明提出了一種基于衛(wèi)星影像的土壤速效鉀分析模型構(gòu)建系統(tǒng)及方法，具體方案如下：

方案一：該系統(tǒng)包括原始數(shù)據(jù)獲取模塊、影像波段構(gòu)建模塊、敏感波段變換模塊、變換波段分析模塊、參數(shù)輸入模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊和模型訓(xùn)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(shù)據(jù)模塊用于土壤樣本采集、封裝和標(biāo)定；

影像波段構(gòu)建模塊負責(zé)預(yù)處理影像的波段；

敏感波段變換模塊負責(zé)對敏感波段進行數(shù)學(xué)變換；

變換波段分析模塊用于波段的敏感性判斷分析；

參數(shù)輸入模塊用于確認所輸入的目標(biāo)參數(shù)；

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊負責(zé)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及封裝；

模型訓(xùn)練驗證模塊負責(zé)訓(xùn)練參數(shù)模型及驗證最終結(jié)果。

方案二：基于衛(wèi)星影像的土壤速效鉀分析模型構(gòu)建方法，是根據(jù)上述系統(tǒng)為基礎(chǔ)實現(xiàn)的，具體方法步驟如下：

步驟一，利用所述的原始數(shù)據(jù)模塊按照土壤樣本采集技術(shù)規(guī)范的要求對目標(biāo)區(qū)域土壤樣本采集、封裝及標(biāo)定；

步驟二，所述的影像波段構(gòu)建模塊中包含的軟件工具對影像波段進行預(yù)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(shù)學(xué)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(shù)輸入模塊負責(zé)整理分析土壤速效鉀含量數(shù)據(jù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選取目標(biāo)參數(shù)；

步驟六，利用所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建；

步驟七，在所述的模型訓(xùn)練驗證模塊中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并將得到的結(jié)果進行驗證分析。