基于支持向量機(jī)的土壤含水量檢測技術(shù)研究.pdf

1、土壤含水量等級(jí)的鑒定常采用感觀評(píng)定法，由于憑借感觀來評(píng)定，人們的經(jīng)驗(yàn)和偏好左右著土壤含水量的等級(jí)判斷，存在一定的主觀性。 在總結(jié)目前已有的土壤含水量測量方法的基礎(chǔ)上，提出一種基于支持向量機(jī)和數(shù)字圖像處理技術(shù)的土壤含水量檢測方法，對(duì)推動(dòng)農(nóng)田灌區(qū)實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化有十分重要的意義。在對(duì)土壤含水量檢測的過程中，攝像頭采集的土壤圖像質(zhì)量將直接影響最終的檢測結(jié)果，通過對(duì)土壤圖像進(jìn)行幾何校正、中值濾波、圖像顏色模型轉(zhuǎn)換以及利用恒虛警檢測技術(shù)進(jìn)行

2、圖像“壞區(qū)”過濾處理后，提取了土壤圖像的特征參數(shù)一灰度平均值。由于土壤成分的多樣性和復(fù)雜性，土壤含水量與土壤圖像灰度值之間存在一定的非線性，利用土壤圖像灰度值測定土壤含水量需要建立一個(gè)表征土壤含水量的非線性模型。分別采用最小二乘支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立土壤含水量的檢測模型。最小二乘支持向量機(jī)建模時(shí)，使用交叉驗(yàn)證和貝葉斯推斷兩種方法確定模型參數(shù)。 實(shí)驗(yàn)和仿真結(jié)果表明，貝葉斯LS-SVM土壤含水量檢測模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤含水