摘要
本发明公开了一种土壤墒情在线监测方法,包括以下步骤:获取各个监测站的历史墒情数据,构建历史墒情数据集,通过深度学习模型构建并训练获得土壤含水量预测模型;对监测地土壤区布置多模态传感器阵列采集土壤参数;根据S1的土壤含水量预测模型获得预测值,将预测值与采集的数据计算获得测量值进行比对,判断测量值是否为异常值;对判断为异常值的测量值进行标记,连续对三个时间段的测量值进行判断,来确定测量值是否异常。本发明基于历史数据通过深度学习模型建立土壤含水量预测模型,通过对实时采集的数据计算并与模型测量值进行比对,提高了测量值数据的有效性及准确性。
技术关键词
土壤含水量预测
在线监测方法
补偿介电常数
多模态传感器
深度学习模型
数据处理模块
时间段
频域反射法
时域反射法
电容式传感器
数据采集模块
数据传输模块
盐分
模糊逻辑算法
预警模块
参数
ReLU函数
贝叶斯算法
监测站
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