摘要
本发明公开了基于近红外光谱仪的林地土壤重金属残留原位检测系统,涉及土壤检测领域,该系统包括以下组成部分:近红外光谱采集模块、数据处理与传输模块、深度学习预测模块、预警模块以及电源模块;本发明通过集成的深度学习预测模块能够基于云端服务器或远程终端设备,对预处理后的光谱数据进行高效处理,准确预测土壤重金属含量,预警模块则根据预测结果,与预设的重金属元素含量阈值进行比对,一旦发现含量超标,立即通过声光报警、短信通知或APP推送方式发出预警信息,并根据超标程度设置不同的预警级别,为相关人员及时采取应对措施提供了有力支持。
技术关键词
土壤重金属残留
原位检测系统
近红外光谱仪
深度学习预测
土壤重金属含量
网络拥塞控制机制
数据发送速率
土壤环境质量标准
电池健康状态
预警模块
重金属元素含量
灰色预测模型
采样探头
多头注意力机制
无线通信模块
功率点跟踪技术
支持向量回归模型
系统为您推荐了相关专利信息
定量分析模型
石油
滑动窗口
近红外光谱仪
特征数据提取
土壤重金属浓度
特征量化方法
多层感知机
数据
关系
定位检测方法
单线激光雷达
图像分析
芯片
线段特征
深度残差网络模型
煤矸石分选技术
数据
残差模块
抑制噪声干扰
空间分布预测方法
土壤重金属含量
遗传算法
sigmoid函数
神经网络模型