农业机械学报

作者：许景辉,王雷,王一琛,赵钟声,韩文霆

单位：西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,

关键词：土壤含水率;数据挖掘;LM算法;遥感;监测

基金：国家重点研发计划项目(2017YFC0403203)、陕西省水利科技计划项目(2014slkj-18)和中央高校基本科研业务费专项资金项目（2452015050）

为探讨数据挖掘技术中LM（Levenberg-Marquardt）算法在土壤表层（约1cm）含水率遥感监测中的应用，选取黄绵土、粘黄土、红土为试验材料，配制含水率分别为0、6%、10%、14%、18%、22%的土壤样本，在09：00—10：00和15：00—16：00时间段进行可见光采样，并对图像亮度进行梯度处理，以此模拟全天光线变化。采用样本实测含水率及图像RGB三阶颜色矩数据作为数据集，对上午、下午样本和两时间段混合样本采用LM算法建立含水率回归模型，并与BP（Back propagation）算法和分类回归树（Classification and regression trees，CART）算法进行比较。结果表明，基于土壤表层RGB颜色矩的LM算法具有较好的应用效果，混合样本不同土样回归模型决定系数R2分别为0.958、0.943、0.949，均方根误差（RMSE）分别为1.6%、2.0%、1.9%，相对分析误差（RPD）分别为4.873、4.183、4.440。不同光照时的混合样品分析结果表明，LM算法适用于不同光线采集样品的土壤含水率监测，适用于土壤表层（约1cm）含水率的监测。

来源：2019年第6期

《农业机械学报》期刊编辑部

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