基于大数据统计的土壤养分含量预测模型设计

• 作者: 安宇 王国伟 王廷超
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 预测模型 土壤养分含量 大数据统计 模型设计 光谱分析 模型测试
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 12-14,18
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.34-34|TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.08.004

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国伟	吉林农业大学信息技术学院	24	150	7.0	11.0
2	王廷超	吉林农业大学信息技术学院	1	0	0.0	0.0
3	安宇	吉林农业大学信息技术学院	5	31	2.0	5.0