[发明专利]一种结合机器学习和地统计的土壤有机质遥感制图方法在审
| 申请号： | 202111437930.X | 申请日： | 2021-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN114140591A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 李振旺;杜昌文 | 申请（专利权）人： | 中国科学院南京土壤研究所 |
| 主分类号： | G06T17/05 | 分类号： | G06T17/05;G06V20/13;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N20/10;G06N3/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都知棋知识产权代理事务所(普通合伙) 51325 | 代理人： | 马晓静 |
| 地址： | 210008 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于土壤遥感制图和精准农业技术领域，公开了一种结合机器学习和地统计的土壤有机质遥感制图方法，在GEE遥感云平台上获取DEM、光学和雷达遥感数据，经过数学变化和处理获取特征变量；提取采样点对应的特征变量信息，对样本参数集开展探索性数据分析筛选模型输入变量；将样本集进行划分，建立土壤有机质反演机器学习模型并开展初步制图；然后计算土壤有机质实测数据与预测数据的残差，并以此为主变量，以特征变量的主成分为协变量，利用地统计方法预测土壤有机质残差空间分布图；将其与机器学习模型预测的土壤有机质图进行相加，得到最终的土壤有机质预测图；同时对结果进行验证。本发明可对土壤有机质进行精细和准确制图。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 机器 学习 统计 土壤有机质 遥感 制图 方法 | ||
【主权项】：
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