基于树莓派的农田表土层土壤容重检测系统研究

作     者：李民赞 任新建 杨玮 孟超 王炜超 LI Minzan;REN Xinjian;YANG Wei;MENG Chao;WANG Weichao

作者机构：中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2021年第52卷第S01期

页      面：329-335,376页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 0802[工学-机械工程] 090301[农学-土壤学] 

基　　金：国家自然科学基金青年基金项目(31801265) 

主　　题：土壤容重 树莓派 Bagging模型 数字图像 Tamura纹理特征 

摘      要：设计了一种基于树莓派的表层土壤容重检测系统,利用易于获取的土壤表面图像特征对表层土壤容重进行预测。提取图像的Tamura纹理特征以及图像的分形维数特征。经过验证,Tamura纹理特征中的粗糙度、对比度、方向度以及图像分形维数特征与土壤容重的相关性较高,相关系数分别为-0.754、-0.799、-0.806、-0.849,因而选用这4个参数作为预测模型输入。分别采用SVM回归模型和GRNN回归模型以及基于SVM、GRNN的Bagging集成模型对土壤容重进行预测。基于SVM、GRNN的Bagging集成模型预测结果同环刀法得到的结果进行相关性分析,决定系数R^(2)达到0.8641,预测结果的平均绝对误差(MAE)达到了0.0316 g/cm^(3),相对单一SVM回归模型和单一GRNN回归模型具有更好的预测结果。基于树莓派的农田表土层土壤容重检测系统的田间实时测量结果显示测量的平均绝对误差(MAE)为0.0412 g/cm^(3),满足了田间精准、快速检测的要求。