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申请/专利权人:云南瀚哲科技有限公司
摘要:本发明涉及耕地质量检测技术领域,具体而言,涉及基于机器学习的耕地土壤水分状况评估与质量分级方法,该方法的步骤包括:获取耕地的多源历史数据,并执行几何校正、辐射定标及大气校正,形成训练数据集及测试数据集;基于训练数据集对土壤水分含量评估指标模型进行训练,并计算测试数据集与预测的土壤水分含量评估指标之间的损失值,同时通过设定目标函数对土壤水分含量评估指标模型进行优化;通过完成训练的土壤水分含量评估指标模型计算耕地的土壤水分含量指标预测值,对耕地的土壤水分含量指标预测值进行量化计算,并基于设定判断逻辑,对土壤水分状况的综合评估值进行综合评估和分级,生成耕地的质量分布图。
主权项:1.基于机器学习的耕地土壤水分状况评估与质量分级方法,其特征在于,该方法的步骤包括:获取耕地的多源历史数据,对耕地的多源历史数据进行几何校正、辐射定标及大气校正,以构建训练数据集及测试数据集;基于训练数据集对预设的土壤水分含量评估指标模型进行训练,并计算测试数据集与预测的土壤水分含量评估指标之间的损失值,同时通过设定目标函数对土壤水分含量评估指标模型进行优化,输出完成训练的土壤水分含量评估指标模型;通过完成训练的土壤水分含量评估指标模型计算耕地的土壤水分含量指标预测值,对耕地的土壤水分含量指标预测值进行量化计算,得到土壤水分状况的综合评估值,并基于设定判断逻辑,对土壤水分状况的综合评估值进行综合评估和分级,生成耕地的质量分布图。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 云南瀚哲科技有限公司 基于机器学习的耕地土壤水分状况评估与质量分级方法
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