[发明专利]一种基于KNN分类进行土壤剖面类型识别方法

摘要

本发明公开了一种基于KNN分类进行土壤剖面类型识别方法，包括以下几个步骤：S1、针对一光谱曲线，提取其波谷特征；S2、针对一光谱曲线，提取其波峰特征；S3、针对训练集和测试集数据，提取土壤光谱曲线波谷特征，存入数据集合c1；S4、针对训练集和测试集数据，经差分求导处理后，提取土壤光谱一阶导数曲线波峰波谷特征,存入数据集合c2；S5、合并数据集合c1、c2，得到属性数据集L，对属性数据集L进行归一化操作后，基于KNN分类方法，进行测试集土壤光谱曲线的土壤类型识别；S6、基于最大占比原则，确定测试集土壤剖面的土壤类型。本方法在超高维分类方面具有更大优势，满足在样本数据维度高、土壤类型较多的情况下使用。

主权项

一种基于KNN分类进行土壤剖面类型识别方法，其特征在于包括以下几个步骤：S1、针对一光谱曲线，提取其波谷特征；S2、针对一光谱曲线，提取其波峰特征；S3、针对训练集和测试集数据，提取土壤光谱曲线波谷特征，存入数据集合c1；S4、针对训练集和测试集数据，经差分求导处理后，采用步骤S1和步骤S2方法，提取土壤光谱一阶导数曲线波峰波谷特征,存入数据集合c2；S5、合并步骤S3和步骤S4分别得到的数据集合c1、c2，得到属性数据集L，对属性数据集L进行归一化操作后，基于KNN分类方法，进行测试集土壤光谱曲线的土壤类型识别；S6、基于最大占比原则，确定测试集土壤剖面的土壤类型。