基于深度学习与近红外光谱的土壤分类方法研究

来源 :黑龙江八一农垦大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:luohuixian11
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为提高土壤快速分类模型的识别率,本文以欧盟统计局发布的土壤近红外光谱数据为研究对象,采用两种不同理化值数据,从两个不同的土壤分类层面,利用深度学习技术在基于近红外光谱的土壤覆盖和土壤质地分类方面重点开展了以下两项工作。(1)建立了不同卷积尺度融合的近红外光谱土壤覆盖分类模型。研究基于土壤近红外光谱大数据和短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)预处理方法,建立单一尺寸卷积核的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)以及多尺寸卷积核融合的卷积融合网络土壤覆盖分类模型,实现耕地、林地和草地的快速区分。为适应二维卷积要求,将一维光谱进行短时傅里叶变换,提取光谱数据的频谱信息。为避免梯度消失,网络采用Re LU函数及批量标准化(Batch Normalization,BN),并采用Dropout结合早停法(Early Stopping)训练网络,防止模型过拟合。首先,研究探讨了不同STFT窗口长度、不同卷积核尺寸等对模型分类效果的影响规律。实验结果显示:当STFT窗口长度为100、窗口重叠长度为50%时,模型总体分类准确率均最高。较小尺寸卷积核的CNN模型分类准确率更高,3×3尺寸的模型总体分类准确率达到了78.76%。不同尺寸卷积核的模型都对某一种土壤类型的分类效果良好。3×3尺寸模型对耕地分类效果最佳;5×5尺寸模型对林地分类效果最佳;7×7尺寸模型对草地分类效果最佳。其次,设计了基于多种尺寸卷积核融合的Fusion-CNN模型,该模型综合了不同尺寸卷积核的分类优势,对3种类型土壤的分类准确率均有了不同程度的提高,模型总体分类准确率达到84.39%。Fusion-CNN模型克服了单尺寸卷积核CNN模型对于合适的卷积核尺寸选择周期长、调参步骤繁琐的缺点,能简化和加快建模过程。使用Fusion-CNN卷积融合网络可以更有效地对土壤近红外光谱的内部特征信息进行自动抽取,从而得到较高且稳定的土壤分类准确率。(2)建立了土壤质地分类模型。为提高土壤质地分类模型的准确率,研究采用欧盟统计局的17939个土壤近红外光谱数据来训练模型,对比卷积神经网络和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分类模型的性能差异,实现砂土、壤土、黏壤土和黏土的快速区分。并采用Re LU、批量标准化、Dropout、早停法等策略优化模型。研究探讨了网络层数、网络类型(CNN和LSTM)、注意力机制对分类效果的影响规律。实验结果表明:模型的总体分类准确率随网络层数的增加而提高,4层CNN模型准确率达到76.58%,4层LSTM模型准确率达到77.86%,两类模型均能有效地对土壤质地进行分类。融入挤压激励网络(Squeeze-and-Excitation Networks,SENet)注意力模块后,模型可重新分配权重,更有效地提取光谱特征,得到更高且稳定的分类准确率,CNN_4_Attention模型准确率达到77.50%,LSTM_4_Attention模型准确率达到78.39%。
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