【摘 要】
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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
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(20170204020NY)
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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。
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