基于机器学习的黑土地耕作层厚度分析方法

本发明涉及信息技术领域，特别涉及基于机器学习的黑土地耕作层厚度分析方法。本方案优点在于采用双频雷达信号（200MHz低频与2GHz高频）结合功率放大及宽频带天线，利用耕作层与犁底层介电常数差异的“频率敏感性反转特性”构建双层特征对比模型，搭配1GS/s超奈奎斯特采样率捕捉界面细节，结合AdaBoost算法构建强回归模型，实现高精度、非破坏性、大面积快速检测黑土地耕作层厚度，解决传统方法耗时费力、精度低及单频雷达穿透深度与分辨率无法兼顾的问题。