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申请/专利权人：华东师范大学
摘要：本发明涉及一种基于启发式智能选择算法的土壤参量反演方法，包括以下步骤：采集待研究区域地面的高光谱影像，并进行土壤提取，获取只包含土壤的待处理影像；对所述待处理影像进行光谱特征提取；采用改进的海洋捕食者算法进行光谱特征选择，获得最佳的光谱特征组合，所述改进的海洋捕食者算法在种群的初始化阶段对猎物矩阵引入权重信息和反向学习策略、在算法的迭代后期引入变异操作进行种群变异；根据所述最佳的光谱特征组合，基于统计回归模型推理出土壤参量。与现有技术相比，本发明具有多种环境条件适用性好、预测精度高等优点，有效提升了土壤参量反演的可解释性。
主权项：1.一种基于启发式智能选择算法的土壤参量反演方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待研究区域地面的高光谱影像，并进行土壤提取，获取只包含土壤的待处理影像；对所述待处理影像进行光谱特征提取；采用改进的海洋捕食者算法进行光谱特征选择，获得最佳的光谱特征组合，所述改进的海洋捕食者算法在种群的初始化阶段对猎物矩阵引入权重信息和反向学习策略、在算法的迭代后期引入变异操作进行种群变异；根据所述最佳的光谱特征组合，基于统计回归模型推理出土壤参量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东师范大学 一种基于启发式智能选择算法的土壤参量反演方法
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