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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
摘要：本发明公开了一种监测施肥策略对暗棕壤甲烷氧化与排放影响的方法，涉及农业土壤管理技术领域，所述方法包括获取待施肥暗棕壤的施肥策略和在预设时间内监测的多维度土壤数据；将所述多维土壤数据转换为土壤特征矩，将所述土壤特征矩输入的土壤分类模型确定土壤类型；将所述施肥策略和所述土壤类型输入氧化与排放影响模型，得到排放影响度和氧化影响度。本发明采用多维度土壤数据和深度学习技术，来监测施肥策略对暗棕壤甲烷氧化和排放量的影响，提高了监测精度和效率，为优化农业管理措施、提高土壤肥力和减缓温室气体排放提供有力支持。
主权项：1.一种监测施肥策略对暗棕壤甲烷氧化与排放影响的方法，其特征在于，获取待施肥暗棕壤的施肥策略和在预设时间内监测的多维土壤数据；将所述多维土壤数据转换为土壤特征矩，将所述土壤特征矩输入的土壤分类模型确定土壤类型；将所述施肥策略和所述土壤类型输入氧化与排放影响模型，得到排放影响度和氧化影响度；其中，所述土壤分类模型包括依次连接的1个卷积核为3×3的卷积层、6个残差块和1个全局平均池化层；所述残差块包括6个卷积核为3×3的第一卷积层、3个卷积核为1×1的第二卷积层和6个卷积核为3×3的第三卷积层，所述第一卷积层、所述第二卷积层和第三卷积层连接，所述第一卷积层与所述第三卷积层的输出连接；每个第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层之后都设置有BN层，且激活函数均为ReLU函数；所述土壤分类模型使用全局平均池化层计算每个特征通道中所有元素的平均值，在最后使用一层由多类型神经元组成的全连接层并配合Softmax函数来对提取到的特征进行分类，损失函数使用categorical交叉熵，优化器使用Adam；所述多维土壤数据包括土壤化学数据、土壤物理数据和土壤生物数据；将所述多维土壤数据转换为土壤特征矩包括：根据各个数据的采样时间将所述多维土壤数据转换二维矩；对所述二维矩进行归一化处理，将归一化后的二维矩转换为三维矩，得到土壤特征矩。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 一种监测施肥策略对暗棕壤甲烷氧化与排放影响的方法
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