公开(公告)号：CN117031509A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310966309.5

申请日：2023-08-01

Applicant: 南京林业大学 ,  江苏省地质测绘院

Inventor： 魏浩翰 ,  杨晓峰 ,  潘宇伟 ,  李俊辉 ,  初磊 ,  张强

IPC: G01S19/37 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提供了一种融合孤立森林及深度学习的土壤湿度反演方法及装置，属于土壤湿度监测领域，旨在提高土壤湿度预测的精度；所述方法包括：基于GNSS监测站接收到的卫星原始数据和精密星历，得到多个测量数据；从第一信噪比数据中，截取特定高度角方位角的第二信噪比数据，并提取出反射信号信噪比分量；对反射信号信噪比分量进行数据处理，得到反射信号的特征参数组；采用孤立森林算法，分别剔除每种特征参数分量中的异常值后，将多个特征参数组划分为训练集和测试集；基于训练集，对多个预设模型进行模型训练，并采用测试集确定每个训练完成的预设模型的预测精度；基于预测精度，从多个训练完成的预设模型中确定土壤湿度反演模型。