[发明专利]基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法在审

专利信息
申请号: 202310318125.8 申请日: 2023-03-29
公开(公告)号: CN116468822A 公开(公告)日: 2023-07-21
发明(设计)人: 宋开山;卢杨;王翔;李思佳;刘阁;朱冰雪;刘露诗 申请(专利权)人: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
主分类号: G06T11/20 分类号: G06T11/20;G01N1/04;G01N21/25;G06T11/00;G06F18/2431;G06F18/214
代理公司: 哈尔滨市文洋专利代理事务所(普通合伙) 23210 代理人: 范欣
地址: 130000 吉林省长春市高新*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 基于 实测 数据 划分 土壤 颜色 制图 方法
【权利要求书】:

1.基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法,其特征在于所述基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法按照以下步骤进行:

一、表层土壤样本采集与测试:

在中国东北采集中国东北耕地表层土壤样本,对土壤样本进行风干处理,通过土壤类型图确定每个样点的土壤类型信息;

二、土壤颜色测量:

在标准实验室照明的条件下通过对比Munsell比色卡确定干燥状态下的土壤颜色,将干燥土壤湿润后确定湿润状态下的土壤颜色;

三、颜色数据划分色组:

对实测的土壤颜色数据逐步分类划分分组;

第一步在色调维度分类,将拥有相同色调的颜色划分为一组,产生多个色调色组;

第二步在色值维度分类,在同一色调色组的基础上,将拥有相同色值的颜色划分为一组,产生多个色调-色值色组;

第三步,在同一色调-色值色组的基础上,进一步对色度进行划分得到多个完整的Munsell颜色;

四、环境数据与遥感影像的下载与处理:

下载温度、降水、风速、蒸散发、地表温度数据、基岩深度数据、地形因子、Landsat8卫星影像数据;

五、分类变量的重要性分析:

获取步骤三的土壤颜色和步骤四的环境因素后,在R软件中,使用随机森林模型的importance功能对不同分类变量进行重要性分析;

六、土壤颜色分类模型的构建与制图:

在分析不同分类变量的重要程度后,选择重要性高的因素在软件R中构建随机森林分类模型,然后通过数字土壤制图方法得到土壤颜色地图。

2.根据权利要求1所述基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法,其特征在于步骤一中采集耕地表层0.5-20cm的土壤样本。

3.根据权利要求1所述基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法,其特征在于步骤二中所述将干燥土壤湿润是土壤完全湿润且不积水的状态,然后再确定湿润状态的土壤颜色,并且测量三次,确定最终结果。

4.根据权利要求1所述基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法,其特征在于步骤三中颜色数据划分色组是以Munsell系统的色调、色值和色度三个维度为基础进行的。

5.根据权利要求1所述基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法,其特征在于步骤四中所述地形因子是高程,Landsat8卫星影像数据中Landsat8影像所用波段是Band2-Band7。

6.根据权利要求1所述基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法,其特征在于步骤五中构建随机森林分类模型使用RandomForest包,当树的数量设置为2000,最优分裂节点设置为分类变量的均方根时,模型的袋外误差是稳定的。

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