[发明专利]一种黑土可蚀性的反演模型构建方法在审

专利信息
申请号: 202310556010.2 申请日: 2023-05-17
公开(公告)号: CN116562161A 公开(公告)日: 2023-08-08
发明(设计)人: 祝元丽;桑学佳;吴子豪;冯向阳 申请(专利权)人: 中国矿业大学;成都信息工程大学
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06V20/13;G06Q50/02;G06V10/82;G06F119/14;G06F119/08
代理公司: 北京淮海知识产权代理事务所(普通合伙) 32205 代理人: 薛茹丹
地址: 221000*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 黑土 可蚀性 反演 模型 构建 方法
【权利要求书】:

1.一种黑土可蚀性的反演模型构建方法,其特征在于,包括以下步骤:

(1)野外黑土土壤数据采集;

(2)对采集到的黑土土壤数据进行处理,获取其理化数据和光谱数据;

(3)获取多种环境因子,并基于多时相卫星遥感影像识别稳定耕地;

(4)基于土壤理化性质和多因子算法构建黑土土壤可蚀性评估模型。

2.根据权利要求1所述的黑土可蚀性的反演模型构建方法,其特征在于,步骤(1)的具体过程如下:

(1.1)依据SoilGrids中土壤有机碳以及土壤质地性质的值域,设置多个土壤采样点,并使用手持GPS记录每个采样点的经纬度坐标;

(1.2)记录农业管理方式,包括记录种植结构、轮作方式、农田灌溉条件、秸秆覆盖程度信息;

(1.3)在各采样点进行地表土样的采集,并将每个采样点采集到的土样一分为二,一份保持原状,用于后期样本留档和测试对照,另一份再分为多份用于理化分析和光谱测试。

3.根据权利要求1或2所述的黑土可蚀性的反演模型构建方法,其特征在于,步骤(2)土样的理化数据和光谱数据获取如下:

(2.1)将步骤(1.3)得到的于各采样点采集到的用于理化分析和光谱测试的其中一份土样分别进行土壤有机碳含量测定:具体为使用VarioMaxCN分析仪通过干烧原理得到总碳含量,然后通过使用压力钙计法测量出10%HCl处理下出现明显反应样品的无机碳含量,最后从总碳中减去无机碳含量即可得到土壤有机碳含量;

(2.2)对于各采样点采集到的用于理化分析和光谱测试的其他份土样分别进行土壤pH、土壤质地、容重和含水量的测定;

(2.3)采用湿筛法对土样的土壤团聚体稳定性中的平均质量直径指标进行测定;

(2.4)采用FieldSpec4地物光谱仪和VERTEX70傅里叶变换红外光谱仪对土样在350~2500nm波段范围进行数据采集,重复扫描30次,并取其平均值作为输出数据;

(2.5)删除步骤(2.4)所得的波段范围两端的低信噪比数据,仅保留400~2450nm波段范围,采用二阶多项式拟合和11个平滑点对光谱进行Savitzky-Golay平滑处理,采用主成分分析法结合马氏距离剔除离散数据。

4.根据权利要求3所述的黑土可蚀性的反演模型构建方法,其特征在于,步骤(3)具体为:

(3.1)收集包括气候、地形、植被和土壤相关的研究区环境因子空间数据;

(3.2)对于通过多时相卫星遥感影像识别得到的稳定耕地图像使用SNAP软件哨兵二号L1C多光谱影像完成大气校正,生成BOA影像;然后使用Sen2Cor插件进一步去除识别为薄云、云阴影、深色羽毛阴影和薄卷云像素坏点;

(3.3)基于联合国粮农组织作物日历确定裸土时间窗口,构建单时相遥感影像裸土像元数据集,利用几何平均值、中位数方法,通过多线性函数合成5年期多时相裸土像元复合数据;

(3.4)利用深度可分离卷积U-net算法分离耕地,对照上述单时相裸土像元数据和第三次国土调查中的不稳定耕地,剔除不稳定耕地图斑。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国矿业大学;成都信息工程大学,未经中国矿业大学;成都信息工程大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310556010.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top