一种土壤盐分监测模型构建方法、设备、系统及存储介质

申请号 CN202211433976.9

专利名称 一种土壤盐分监测模型构建方法、设备、系统及存储介质

专利类型 发明 

年份 2023 

公开号 CN115711981A

公开日 2023.02.24

主分类号 G01N33/24

分类号 G06N3/08  G06N3/045  G01N33/24 

申请日 2022.11.16

申请人 新疆农业大学 

国家省市 新疆 

联系地址 830000 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市沙依巴克区南昌路42号

发明人 王新军  常松  盛建东  蒋平安  陈冰  苏童  高胜寒  杨秋兰 

代理人 王海文

代理机构 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514

优先权 CN202211433976(A) 20221116

内容摘要 本发明实施例公开了一种土壤盐分监测模型构建方法、设备、系统及存储介质，方法包括：S1：获取预设区域内的土壤环境数据集{x}以及土壤盐分实测数据集{y}，将所述土壤环境数据集{x}和土壤盐分实测数据集{y}作为初始数据集{x,y}，其中，所述土壤环境数据集{x}包括气象数据、土壤属性数据、地下水位数据、植被覆盖数据以及遥感数据；S2：按预设方法对所述初始数据集{x,y}进行数据处理，获取训练样本；S3：利用所述训练样本对机器学习模型进行训练，获取土壤盐分监测模型。通过计算获取含有足够数量数据的土壤盐分随机数据集{y 产生 }和土壤环境随机数据集{x 产生 }作为训练样本，然后利用训练样本做神经网络拟合和各种机器数据学习拟合获取土壤盐分监测模型。

主权利要求 1.一种土壤盐分监测模型构建方法，其特征在于，包括：S1：获取预设区域内的土壤环境数据集{x}以及土壤盐分实测数据集{y}，将所述土壤环境数据集{x}和土壤盐分实测数据集{y}作为初始数据集{x,y}，其中，所述土壤环境数据集{x}包括气象数据、土壤属性数据、地下水位数据、植被覆盖数据以及遥感数据；S2：按预设方法对所述初始数据集{x,y}进行数据处理，获取训练样本；S3：利用所述训练样本对机器学习模型进行训练，获取土壤盐分监测模型。

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