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摘要：本发明公开了一种基于CT图像将颗粒有机质分为新鲜POM和旧POM的方法，包括：对样品CT扫描并进行图像预处理；基于机器学习识别、分割颗粒有机质；计算颗粒有机质的形态特征参数；挑选数据训练集；使用随机森林模型将颗粒有机质分为新鲜残体和旧POM；计算新鲜残体和旧POM的空间分布特征。本发明将CT技术与随机森林模型相结合，通过CT扫描图像、颗粒有机质识别与分割，再人工挑选训练集样本，通过训练集样本对随机森林模型进行训练，训练后的模型将预测样本中颗粒有机质分类成新鲜POM和旧POM，并分别得到其空间分布信息，新鲜POM和旧POM可以分别表示颗粒有机质的不同来源，能够为土壤学颗粒有机质的深入研究奠定基础。
主权项：1.一种基于CT图像将颗粒有机质分为新鲜POM和旧POM的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对样品进行CT扫描并进行图像预处理；步骤S2：基于机器学习识别、分割颗粒有机质；步骤S3：计算颗粒有机质的形态特征参数；步骤S4：挑选数据训练集；步骤S5：使用随机森林模型将颗粒有机质分为新鲜POM和旧POM；步骤S6：计算新鲜POM和旧POM的空间分布特征。
全文数据：
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百度查询： 中国科学院南京土壤研究所 一种基于CT图像将颗粒有机质分为新鲜POM和旧POM的方法
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