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申请/专利权人：吉林农业大学
摘要：一种观赏植物形态特征反演土壤重金属含量模型生成方法，涉及信息技术领域，具体涉及重金属污染土壤植物修复技术领域。针对现有技术对于重金属领域研究大多局限于单一品种，对于不同品种和植物生长初期的研究还很匮乏的技术问题。本发明提出如下方案：S1：获取观赏植物的形态数据和观赏植物种植区域土壤中重金属含量的数据；S2：确定形态特征参数；S3：用XGBoost算法选择选出匹配的形态特征参数；S4：构建样本数据集与反演土壤重金属含量模型；S5：使用样本数据集对反演土壤重金属含量模型进行训练；S6：参数优化，得到基于观赏植物形态特征的反演土壤重金属含量模型。本发明在重金属污染领域具有良好的应用前景。
主权项：1.一种基于观赏植物形态特征的反演土壤重金属含量模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取观赏植物的形态数据和观赏植物种植区域土壤中重金属含量的数据；S2：基于所述观赏植物的形态数据确定形态特征参数，所述形态特征参数包括：株高、茎粗、顶叶长、顶叶宽、七叶长和七叶宽；S3：以所述形态特征参数为输入，用XGBoost算法选出匹配的形态特征参数；S4：结合所述匹配的形态特征参数与所述土壤中重金属含量的数据构建样本数据集；基于所述匹配的形态特征参数，构建模型，并使用奇异值分解方法和岭回归方法提高所述模型的精度，得到反演土壤重金属含量模型；S5：使用所述样本数据集对所述反演土壤重金属含量模型进行训练，得到训练后的反演土壤重金属含量模型；S6：对所述训练后的反演土壤重金属含量模型的模型参数进行优化，得到基于观赏植物形态特征的反演土壤重金属含量模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林农业大学 一种观赏植物形态特征反演土壤重金属含量模型生成方法
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