摘要
本发明提供一种原位快速获取土壤水力学参数的方法及系统,涉及土壤水力学参数检测技术领域,本发明通过集成环境参数修正、土壤图像处理及深度学习算法,实现了对土壤水力学参数的快速、准确测定,降低环境对结果的影响,提高了数据的可靠性。通过图像处理技术提取土壤纹理特征,并结合深度学习算法建立土壤水力学参数与纹理特征之间的关系模型,从而提高了测量的精确度和效率,能够适用于大范围的土壤类型和环境条件。通过土壤纹理特征的分析与深度学习模型的应用,增强了对复杂土壤系统的理解和分析能力。同时,本发明的自动化程度高,可显著减少人力成本和时间成本,为土壤科学研究和农业管理提供了一种高效、可靠的技术支持。
技术关键词
纹理特征
像素点
采样点
像素矩阵
算法模块
深度学习算法
图像处理模块
数据分析模块
原位
特征值
数据采集模块
参数检测技术
计算方法
深度学习模型
地貌特征
图像处理技术
关系
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监测预警方法
深度学习模型
合成孔径雷达图像
合成孔径雷达数据
GNSS数据
像素点
灰度共生矩阵
样本
洗选煤
图像特征值提取
烘丝机
一体化检测方法
可见光图像
一体化检测装置
烟丝