国内刊号:42-1181/S
国际刊号:1000-2421
发布日期:
作者:陈盈宜,潘丽敏,叶勇,李君,黄光文
单位:1.华南农业大学工程学院,广州 510642;2.岭南现代农业科学与技术广东省实验室,广州 510642
关键词:土壤含水率;超声波速度;SVM算法;干湿交替
基金:岭南现代农业广东省实验室科研项目(NZ2021040);国家荔枝产业技术体系项目(CARS-32)
为快速准确获取土壤含水率信息,便于农业精准灌溉,引入支持向量机算法(SVM)对4种不同干湿交替处理下超声波速度与土壤含水率进行拟合分析和回归训练优化,构建基于超声波速度的土壤含水率预测模型。结果显示,与传统的烘干法相比较,利用该模型在田间验证土壤含水率,平均相对误差为1.5%左右。研究结果表明,基于SVM模型构建的超声波速度-土壤含水率预测模型能够较好地描述被研究区域内土壤含水率,可为利用超声波特性实现对农田土壤水分的持续监测提供参考。
来源:2024年第2期
《华中农业大学学报》期刊编辑部