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公开(公告)号：CN106980603B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201710099018.5
申请日：2017-02-23
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明涉及基于土壤类型归并与多元回归的土壤锰含量预测方法，涉及土壤微量元素在不同土壤类型内，表现出的不同空间变异特征的分治处理，能够通过分析土壤有效锰含量空间分布的离散程度来探测其空间异质性，并能够通过局部回归分析诊断出局部回归分析中的多重共线性问题；特别是在空间预测过程中，通过测度不同土样采样密度下土壤有效锰含量空间分布特征构建综合预测模型。
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公开(公告)号：CN106980750A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710099020.2
申请日：2017-02-23
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于典型对应分析的土壤氮储量估算方法，属于面向计量土壤学与空间分析中土壤氮储量估算方法，涉及一米土体土壤氮密度计算与土壤氮密度在不同景观特征下呈现的空间变异特征模拟，能够通过多种降维技术对自变量进行高效的信息预处理，使用典型对应分析分析不同深度氮储量的综合影响变量，特别是在不同性质、不同深度的土壤属性影响因素分析方面，构建多种土壤属性与环境变量典型特征的综合拟合关系。
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公开(公告)号：CN105699624B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201610128379.3
申请日：2016-03-07
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及一种基于土壤发生层厚度预测的土壤有机碳储量估算方法，通过针对发生层非结构化信息的封装，为考虑土壤属性水平维空间分布的土体连续性预测提供了较好的技术思路；其中，采用“发生层归并，预测再计算”技术，在保证土壤发生层特性信息不缺失的同时，修正了传统预测方法在土体连续性描述的局限性，实现了“描述规范，预测准确”的通用土壤有机碳储量估算技术，在农业应用、环境保护、国土资源等相关部门的工程调查方面具有广阔的工业化应用前景。
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公开(公告)号：CN104764868B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201510154714.2
申请日：2015-04-02
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及一种基于地理加权回归的土壤有机碳预测方法，涵盖了局部回归中多重共线性诊断技术与综合处理方法,其主要方法包括：a)综合了全局回归与局部回归预测方法中独立变量的预处理技术；b)通用的地理加权回归中独立变量共线性问题综合诊断与处理机制；c)地理加权回归方法在特定数据集的适用性分析；d)最优独立变量集选取方法；e)综合考虑不同回归方法残差的空间趋势；通过对比分析不同独立变量集及其在局部回归中的共线性程度，综合考虑残差的空间趋势，进而提升了空间属性预测的计算效率与精度。
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公开(公告)号：CN104764868A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510154714.2
申请日：2015-04-02
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及一种基于地理加权回归的土壤有机碳预测方法，涵盖了局部回归中多重共线性诊断技术与综合处理方法,其主要方法包括：a)综合了全局回归与局部回归预测方法中独立变量的预处理技术；b)通用的地理加权回归中独立变量共线性问题综合诊断与处理机制；c)地理加权回归方法在特定数据集的适用性分析；d)最优独立变量集选取方法；e)综合考虑不同回归方法残差的空间趋势；通过对比分析不同独立变量集及其在局部回归中的共线性程度，综合考虑残差的空间趋势，进而提升了空间属性预测的计算效率与精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103955953A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410161504.1
申请日：2014-04-21
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及一种面向数字土壤制图的地形协同变量选取方法，采用多地形因子多算法的选择方法，运用了功能测试策略对不同的地形因子变量进行预处理与选择，通过结合其与土壤属性的相关性机制实现了繁杂地形因子变量的快速准确选取，并采用了“评价分析为主，相关分析为辅”技术，实现了“不同地形因子变量，通用选取机制；不同依赖关系，动态因子筛选；评价控制策略，算法性能兼顾”的定量化数字土壤制图地形因子变量选取体系，具有广阔的工业化应用前景。
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公开(公告)号：CN114970934B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210185325.6
申请日：2022-02-28
Applicant: 四川省烟草公司凉山州公司 , 中国科学院南京土壤研究所
IPC: G06Q10/04 , G06F30/23 , G06F17/11 , G06F17/17 , G06N20/20 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法，有效地利用了影响土壤厚度变化的环境变量来构建预测模型，通过最优环境变量集合的筛选，构建连续型土壤厚度集成预测模型、土壤深度区间集成预测模型，并最终获得覆盖目标区域的土壤厚度区间空间分布，比传统的空间插值技术具有更高的预测精度，在未来面向山地区域或偏远地区缺乏足够多土壤厚度观测数据时，本发明能够降低土壤厚度观测点的数量需求，在保证土壤厚度空间分布预测精度的同时节约野外调查成本。
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公开(公告)号：CN105891442B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201610201746.8
申请日：2016-03-31
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及一种土壤质地颗粒含量预测方法，提出了一套完整的基于外推技术的土壤属性预测技术方案，运用了局部土壤‑景观模型的外推技术，通过结合交叉验证机制实现了最优预测数据集的选取，采用了“外推土壤专家知识，定量评价预测精度”技术，实现了“不同研究样区，通用外推框架；不同数据属性，最优外推区域；局部模型评价，不确定性分析”的通用数字土壤制图技术方案，具有广阔的工业化应用前景。
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公开(公告)号：CN119418094A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411378946.1
申请日：2024-09-30
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数字图像处理的黑土层快速判定方法，包括步骤如下：S1，采集土壤剖面图像，将土壤剖面中的土壤发生层划分为黑土层和非黑土层；S2，对土壤剖面图像的颜色进行校正；S3，提取特征分类变量；S4，构建黑土层判定规则；S5，以土壤剖面的状态为因变量、颜色参数为自变量，构建黑土层判定模型。本发明通过构建土壤颜色参数与黑土层判定规则之间的定量关系，克服了原有测定方法高度依赖专家经验和知识以及效率低下的缺点，能实现黑土层与非黑土层的二值判定。
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公开(公告)号：CN111508569B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010195020.4
申请日：2020-03-19
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
IPC: G16C20/70
Abstract: 本发明涉及一种基于土壤传递函数的目标土壤性质含量预测方法，在收集多源土壤数据集、环境变量的基础上，划分包含全部测定信息的数据集，根据土壤性质的空间异质性划分二级区域，筛选不同区域土壤传递函数的最优自变量集合，进而面向不同分区进行线性、非线性土壤传递函数拟合；并通过不同分区、不同函数的精度对比，遴选最优的面向样点的土壤传递函数，用以完善土壤样点数据库；而且应用机器学习方式构建区域的土壤自变量图层，构建面向区域的土壤传递函数，制作生产目标区域的目标土壤性质含量空间分布图；进而能够高效实现目标土壤性质含量的准确预测，提高工作效率。
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