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申请/专利权人：长光卫星技术股份有限公司
摘要：本发明是一种基于多任务深度卷积神经网络的土壤理化参数反演方法。本发明涉及土壤信息提取技术领域，本发明对高光谱土壤数据集进行预处理，包括吸光度与反射率的转换，不同光谱分辨率数据的重采样以及波段序列数据的平滑；确定各土壤理化参数间的相关性，筛选最优的参数组合；根据最优的参数组合，构建多任务土壤理化参数反演模型Multi_Task_1DCNN网络框架；通过更改学习率变化策略以及损失函数权重来优化网络模型，达到最优的计算精度，将野外实测光谱数据输入优化后的模型，得到土壤参数的反演结果。本发明计算效率更快，精度更高，同时解决了传统土壤参数测定需要依赖大量的实验室化学试剂分析的问题。
主权项：1.一种基于多任务深度卷积神经网络的土壤理化参数反演方法，其特征是：包括以下步骤：步骤1：对高光谱土壤数据集进行预处理，包括吸光度与反射率的转换，不同光谱分辨率数据的重采样以及波段序列数据的平滑；步骤2：确定各土壤理化参数间的相关性，筛选最优的参数组合；步骤3：根据最优的参数组合，构建多任务土壤理化参数反演模型Multi_Task_1DCNN网络框架；步骤4：通过更改学习率变化策略以及损失函数权重来优化网络模型，达到最优的计算精度；步骤5：将野外实测光谱数据输入优化后的模型，得到土壤参数的反演结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长光卫星技术股份有限公司 一种基于多任务深度卷积神经网络的土壤理化参数反演方法
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