| 基于CNN-RF模型的广州地区土壤质地识别方法 |
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| 引用本文： | 冯文康,梁忠伟,刘晓初,谢鑫成,赵传,萧金瑞.基于CNN-RF模型的广州地区土壤质地识别方法[J].节水灌溉,2023(1):47-54. |
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| 作者姓名： | 冯文康 梁忠伟 刘晓初 谢鑫成 赵传 萧金瑞 |
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| 作者单位： | 1. 广州大学机械与电气工程学院;2. 广州大学广东省太阳能智能灌溉装备科技创新中心;3. 广东工业大学机电工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51975136,52075109)；;广东省自然科学基金项目（2022A010102014）； |
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| 摘 要： | 不同土壤质地直接影响土壤水分渗透程度和农作物养分吸收，进而影响农作物的产量及质量，针对土壤质地难以开展高效、精准识别等问题，基于卷积神经网络-随机森林(CNN-RF)模型算法用于实现土壤质地高效、精准识别。首先用比重法测定土壤样本中砂粒、粉粒和黏粒的百分比，然后采用自主研制的便携图像采集装置，对广州地区的土壤进行1 000个样本采集并对土壤研磨、筛选、拍摄，建立土壤样本质地和图像的数据库，提取图像中的颜色特征和纹理特征，利用CNN-RF模型并结合3种组合(颜色、纹理、颜色+纹理)方法对土壤样本中的黏粒、粉粒和砂粒百分含量进行回归预测。采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和判定系数(R2)进行模型回归性能评估。从混淆矩阵进行模型分类结果可知，预测砂粒的MAE、RMSE、R2值分别为3.37、3.71和0.99；粉粒的MAE、RMSE、R2值分别为3.48、3.79和0.98；黏粒的MAE、RMSE和R2值分别为3.38,3.76,0.99。与RF、KNN、VGG6-RF模型相比，这种CNN-RF模型得到的MA...
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| 关 键 词： | 土壤质地 特征提取 卷积神经网络 图像识别 模型评估 |
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