基于图像处理和GBRT模型的表土层土壤容重预测

杨玮; 兰红; 李民赞; 孟超

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基于图像处理和GBRT模型的表土层土壤容重预测

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针对传统的表土层土壤容重测量方法费时、耗力的问题,利用易获得的土壤物理参数实现农田大范围表土层土壤容重的快速、准确预测.通过分析表土层土壤容重与土壤表面粗糙度、土壤阻力的关系,构建了以土壤表面粗糙度和土壤阻力为输入的GBRT模型,土壤表面粗糙度利用图像处理技术获得,土壤阻力使用实验室车载式阻力测量系统获得.使用同态滤波技术对土壤表面图像进行预处理,提取图像灰度直方图的熵、平均值、方差、偏度和峰度表征图像的纹理特征参数,提取图像灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和逆方差表征图像的区域特征参数.利用灰度关联分析,从9个表征土壤表面粗糙度的特征参数和土壤阻力中选取与表土层土壤容重关联度大于0.65的变量作为模型输入,将得到的GBRT模型预测结果与环刀法得到的结果进行相关性分析,R2达到0.878 2,平均绝对误差达到0.021 g/cm3.同时在相同的输入参数和运算环境下,与BPNN和SVR模型的预测精度和运算速度进行了对比,验证得到GBRT模型具有更高的预测精度和更短的运算时间.本文研究结果为科学指导农田表土层土壤容重的获取提供了思路.

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来源
《农业机械学报》 |2020年第9期|193-200|共8页
作者
杨玮; 兰红; 李民赞; 孟超;
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作者单位

中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083;

中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083;

中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083;

中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类土壤比重、容重与孔隙;
关键词
土壤容重; 图像处理; 梯度提升决策回归树模型; 预测; 土壤表面粗糙度; 土壤阻力;

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