- 专利标题: 一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法
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申请号: CN202080000932.X申请日: 2020-05-15
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公开(公告)号: CN111727443B公开(公告)日: 2023-10-31
- 发明人: 张炜 , 吴晓伟
- 申请人: 安徽中科智能感知科技股份有限公司
- 申请人地址: 安徽省芜湖市三山经济开发区龙湖路8号创业大街3号楼3楼
- 专利权人: 安徽中科智能感知科技股份有限公司
- 当前专利权人: 安徽中科智能感知科技股份有限公司
- 当前专利权人地址: 安徽省芜湖市三山经济开发区龙湖路8号创业大街3号楼3楼
- 代理机构: 芜湖思诚知识产权代理有限公司
- 代理商 项磊
- 国际申请: PCT/CN2020/090396 2020.05.15
- 国际公布: WO2021/226976 ZH 2021.11.18
- 进入国家日期: 2020-07-28
- 主分类号: G06N3/0464
- IPC分类号: G06N3/0464 ; G06N3/084 ; G06F16/29 ; G06Q50/02
摘要:
本发明公开了一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法,包括以下步骤:步骤1、卫星遥感数据库的建立;步骤2:无人机遥感数据库的建立;步骤3:农田环境基础数据库的建立;步骤4:在训练实验区域通过在若干个调查点现场采样调查,形成土壤养分分布测试图;步骤5:土壤速效养分建模,卷积神经网络通过梯度反向传播算法进行学习训练得到土壤速效养分反演模型;步骤6:获取协变量信息,经预处理后输入土壤速效养分反演模型,产出该区域土壤养分分布图。本方法能较准确地进行反演预测,得到可靠的土壤养分分布图,克服现有技术预测模型空间分辨率不高,总体准确率低的缺陷。
公开/授权文献
- CN111727443A 一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法 公开/授权日:2020-09-29