【摘 要】
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土壤容重和土壤孔隙度是衡量土壤结构的重要参数。传统的土壤容重、土壤孔隙度获取方法费时费力,且大多数预测模型的输入变量获取难度较高。该研究利用土壤粗糙度、土壤阻力与土壤容重的相关关系,以土壤表面图像的颜色参数和纹理参数表征土壤粗糙度,同使用车载式土壤阻力测量系统获得的土壤阻力一起,从信息融合的角度构建了支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)土壤容重预测模型和SV
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(31801265)。
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土壤容重和土壤孔隙度是衡量土壤结构的重要参数。传统的土壤容重、土壤孔隙度获取方法费时费力,且大多数预测模型的输入变量获取难度较高。该研究利用土壤粗糙度、土壤阻力与土壤容重的相关关系,以土壤表面图像的颜色参数和纹理参数表征土壤粗糙度,同使用车载式土壤阻力测量系统获得的土壤阻力一起,从信息融合的角度构建了支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)土壤容重预测模型和SVR土壤孔隙度预测模型。图像处理使用HSV颜色空间进行阈值分割,得到HSV颜色参数,纹理参数使用灰度共生矩
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2016年,初入职场的我怀着一颗期待的心走进了原包头市林业局,可映入眼帘的却是和我想象中完全不同的景象,这里没有高跟鞋的摇曳风姿,没有西装革履的气派作风,就连打招呼也不是“你好!早安!”而是“下乡去?才回来!”大家常开玩笑,作为林草工作者,不光两袖清风,更是两腿泥巴!这才是林草工作者的真实写照。
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