摘要
本发明提供了一种基于植物叶片表型特征的土壤状态检测方法及装置,其步骤包括:采集历史数据,并进行轮廓提取、特征提取和特征降维等预处理操作;基于预处理数据构建模型数据集;通过模型数据集训练获得土壤环境预测模型;采集实时数据,并将处理结果输入土壤环境预测模型,输出至少一项土壤环境参数的检测结果。本发明通过拍摄图像并分析植物叶片表型特征获得土壤环境预测结果,一方面降低了成本,另一方面避免了对土壤的破坏问题;进一步,基于图像分析,使其具备通用性强的优点,并通过调整训练数据和参数,模型能够快速适应不同作物的土壤状态检测需求;结合多算法可减少冗余信息,保持精度的同时能显著提升了模型的泛化能力。
技术关键词
状态检测方法
表型特征
叶片
状态检测装置
随机森林模型
土壤环境参数
数据处理模块
轮廓提取
卷积神经网络模型
高维特征向量
数据采集模块
主成分分析法
电学特性参数
储能组件
多任务
摄像组件
显示组件
通道注意力机制
图像增强算法
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疲劳特征
强化学习模型
综合评价体系
策略
卷积特征提取
巡检开关
定位旋钮开关
旋钮开关状态检测装置
信息熵
特征点信息
随机森林模型
推送系统
模糊逻辑算法
高风险
信息熵
非线性动力学
带冠叶片
振动传感器
耦合动力学
模拟装置