基于大数据统计的土壤养分含量预测模型设计

摘要：

针对传统预测模型预测土壤养分含量精度低的问题,设计基于大数据统计的土壤养分含量预测模型.使用光谱采集仪采集土壤养分含量数据,对数据进行平滑、标准化和正交化处理,消除影响预测精的数据.对处理后的光谱图进行分析,总结土壤养分大数据规律,明确在反射曲线突变处的不同波段对应不同含量的土壤养分.重复多次后,完成对模型精度的校验,实现基于大数据统计的土壤养分含量预测模型的设计.通过与传统模型的对比实验,验证设计的模型能够提高大约3倍的预测精度,更适用于对土壤养分含量进行预测.

关键词：预测模型、土壤养分含量、大数据统计、模型设计、光谱分析、模型测试

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.34-34;TP273

资助基金：吉林省科技发展计划项目20170204020NY

在线出版日期：2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：12-14,18