基于机器学习的超宽带雷达信号土壤特征提取研究

发布时间：2024-03-09 19:28

　　土壤是一种复杂的物质,质地、酸碱度(pH值)和体积含水量(VWC,Volume Water Content)的不同,土壤所扮演的生活角色不同。对于适合耕种的农田土而言,合适的种植条件才能够保证作物的健康生长,因此需要对土壤的蓄水能力特征和酸碱度特征进行提取和监控。土壤特征参数提取存在样本数据采集量大,采集成本高,数据和参数之间的映射关系不明显等缺点,如何高效的获取土壤特征参数,一直是研究学者面临的难题。为了解决上述难题,本文使用具备采样频率高、穿透性强、功耗小等优点的超宽带(UWB,Ultra Wide Band)雷达作为土壤数据采集工具,使用具备强大非线性数据处理能力的机器学习作为描述土壤数据和特征映射关系的智能算法,提出三种土壤含水量和pH值特征参数的智能化提取方法,将三种方法概述为如下1～3点内容:1.为了分析土壤回波的时域特征与土壤特征参数之间的关系,将传统信号分析技术和机器学习算法结合,提出一种基于时域特征的SA-SVM土壤特征分类模型,实现特征参数的智能化分类。该方法以22种土壤UWB回波的均值、方差、均方根、峰值、波形因子、峰值因子、峭度和偏度8种时域特征为讨论点,在原有...

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【部分图文】：

图2-1超宽带雷达P440模块(a)芯片模块;(b)BroadSpec环形偶极子天线

电子科技大学硕士学位论文（OriginalEquipmentManufacture,OEM）。这些限制原因受限于以下三个方面[55]：1）在分离的部件上实现功能不仅昂贵复杂，而且会缺失功能，不可靠；2）开发集成芯片花费较高；3）在允许的发射功率水平上很难得到高的性能。鉴于上面的原....

图2-2FieldScoutTDR300时域反射计

第二章土壤特征提取的数据采集方法设计见表2-2。最后，P440超强的穿透能力不仅使得它能够应用于土壤特征提取研究，而且也应用于人体体征监测[56–58]以及穿墙实验[59–61]中。（2）土壤水分测定仪TDR300土壤水分测定仪TDR300(Time-DomainReflecto....

图2-3pH3000实物图

电子科技大学硕士学位论文含水量。对于特定区域的含水量测量，采用3×3的九点测量法，保证测量结果的准确性，消除异常值的影响。在待测区域取九个测量点，测量点两两间隔10cm左右，最后将九次测量结果的平均值作为该区域土壤回波对应的校正标签。（3）土壤pH测定仪pH3000本实验中使用德....

图2-4外场实验示意图

第二章土壤特征提取的数据采集方法设计适量水稀释，再将仪器放入稀释液中，指示屏上的数字不再发生变化时，就得到了该土壤的pH值。2.2.2土壤UWB回波采集方法实验数据的采集地点位于四川省成都市一所大学的苗圃园区内，所用土壤为适宜作物种植的苗圃农田土，面积为50m2左右。实验采集时间....

本文编号：3923827