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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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公开(公告)号：CN109187068A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810915258.2
申请日：2018-08-13
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
Abstract: 一种多砾石土壤1 m整段标本的采集和制作方法，它包括野外标本采集和室内标本制作，其特征是它采用“野外拍照-麻木固定-砾石涂胶-原位黏贴”的方法实现标本的采集和制作。本发明通俗易懂，容易操作。参照照片还原土柱，不会使得土柱失去自然性。将剖面从上到下逐层取出，既方便，又不会破坏土层结构。
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公开(公告)号：CN105243435B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510587554.0
申请日：2015-09-15
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习元胞自动机模型的土壤含水量预测方法，结合了机器学习和地理现象模拟的方法，就土壤含水量的不同时空预测方面进行了改进，能够借助深度学习的方法获取土壤含水量预测函数局部最优解；并且本发明结合模型检验机制对模型的泛化能力进行了定量检验，提出了元胞自动机的自我改善机制，更加确保了模型的健壮性，这种混合技术的突破有望为复杂区域的土壤水分实时监测提供技术支撑，不仅能够降低土壤水分的预测成本，也显著提升了土壤含水量的预测精度，具有广阔的工业化应用前景。
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公开(公告)号：CN118641258A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410780367.3
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
Abstract: 本发明公开了一种大型土壤原状整段标本的采集制作装置，包括采集框，采集框包括外框和加强架，外框的横截面为矩形，加强架设置于外框的底部且二者相连以形成顶部开口的结构，加强架为网格状结构；采集框由不锈钢材质制成。本发明采用不锈钢材质的采集框，采集框可重复使用，节约了使用成本。本发明还提供一种大型土壤原状整段标本的采集制作方法，利用上述的大型土壤原状整段标本的采集制作装置，与现有技术中的木框相比，本发明的采集框可重复使用，不易损坏，可将整个土柱原样取出，不会对土体造成破坏，亦不会使土柱失去自然性，有利于提高标本视觉美感。
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公开(公告)号：CN118597567A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410873780.4
申请日：2024-07-02
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
Abstract: 本发明公开了一种土壤整段标本流转与贮存装置，涉及土壤研究器具技术领域，包括：承载部，所述承载部上固定设有边框，所述承载部和边框形成的空间内用于放置土壤整段标本；所述承载部上开设有空隙，外部举升装置能够自所述空隙处将所述承载部上的土壤整段标本向上举升取出；扣合部固定扣合于所述边框顶部。本发明提供的土壤整段标本流转与贮存装置，在展示土壤整段标本时，能够采用举升装置自底部空隙处，将土壤整段标本向上举升取出，避免了磕碰土壤上部展示面的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111508569A
公开(公告)日：2020-08-07
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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公开(公告)号：CN109187068B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201810915258.2
申请日：2018-08-13
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所
Abstract: 一种多砾石土壤1 m整段标本的采集和制作方法，它包括野外标本采集和室内标本制作，其特征是它采用“野外拍照‑麻木固定‑砾石涂胶‑原位黏贴”的方法实现标本的采集和制作。本发明通俗易懂，容易操作。参照照片还原土柱，不会使得土柱失去自然性。将剖面从上到下逐层取出，既方便，又不会破坏土层结构。
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公开(公告)号：CN109211814B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201811271315.4
申请日：2018-10-29
Applicant: 中国科学院南京土壤研究所 , 南京师范大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于三维光谱曲面分区特征的土壤剖面类型识别方法，包括：(1)获取土壤样本库中任一土壤剖面的发生层光谱反射率数据，进行深度插值处理、深度统一化处理和连续统去除处理；(2)根据步骤(1)处理后的光谱反射率数据生成三维光谱曲面；(3)对于所述三维光谱曲面进行分区域提取统计特征，并记入子特征集合fk，k为当前土壤剖面序号；(4)重复执行步骤(1)到(3)，直至土壤样本库中所有土壤剖面都被处理，得到特征集合F＝{fk|k＝1,…,K},K为土壤样本库中土壤剖面的数量；(5)基于特征集合F，进行多次随机森林训练，每次训练时设置相同比例的各类别样本抽样数量，生成随机森林分类模型集合M；(6)基于随机森林分类模型集合M，对待识别土壤剖面进行类型识别。本发明识别效果较好。
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公开(公告)号：CN106980603A
公开(公告)日：2017-07-25
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
CPC classification number: 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：CN103955953B
公开(公告)日：2016-08-17
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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