一种基于SPI异常分类和自动编码器的土壤涝渍检测方法

本发明公开了一种基于SPI异常分类和自动编码器的土壤涝渍检测方法，首先，利用SPI指数标记土壤站点数据降水异常情况，获得土壤干旱、正常和涝渍情况的分类，并依据是否被标记为涝渍划分并构建数据集。其次，基于自动编码器的两步训练法，实现土壤涝渍检测：在非涝渍的数据集上训练自动编码器模型并保存；接着使用在包含涝渍和其它情况的整体数据集上应用已经训练好的土壤涝渍检测自动编码器模型SFAE。最后，计算自动编码器的重建误差，将TOP‑N重建误差的数据判断为异常数据。在土壤涝渍检测任务中，自动编码器在学习过程中对于涝渍情况的数据会产生比正常情况更大的重构误差。本发明使用自动编码器的重构误差判断土壤数据的涝渍异常情况。