[1]魏锦山,陈争光*.基于深度学习与近红外光谱的土壤质地分类模型研究[J].现代农业研究,2023,29(1):8-13.
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基于深度学习与近红外光谱的土壤质地分类模型研究
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《现代农业研究》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
29卷
期数:
2023年1期
页码:
8-13
栏目:
综述
出版日期:
2023-01-15

文章信息/Info

文章编号:
2096-1073（2023）01-008-13
作者:
魏锦山; 陈争光*
黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院
关键词:
近红外光谱; 卷积神经网络; 长短时记忆网络; 注意力机制; 土壤分类
分类号:
O657.33; S155
文献标志码:
A
摘要:
为提高土壤质地分类模型的准确率，本研究采用欧盟统计局的土壤近红外光谱数据来训练模型，实现砂土、 壤土、黏壤土和黏土的快速区分。将17939 个样本按6：2：2 的比例随机划分为训练集、验证集和测试集，建立卷积神经 网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）分类模型。为避免模型梯度消失，采用ReLU、批标准化（Batch Normalization， BN）、Dropout 等方法。并采用早停法（Early Stopping）训练网络，防止模型过拟合。本文探讨了网络层数、网络类型 （CNN 和LSTM）、注意力机制对分类效果的影响规律。实验结果：模型的总体分类准确率随网络层数的增加而提高，4 层CNN 模型准确率达到76.58%，4 层LSTM 模型准确率达到77.86%，两类模型均能有效地对土壤质地进行分类。融 入SENet 注意力模块后，模型可重新分配权重，更有效地对光谱内部特征进行自动提取，得到更高且稳定的分类准确 率，CNN_4_Attention 模型准确率达到77.50%，LSTM_4_Attention 模型准确率达到78.39%。

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备注/Memo

备注/Memo:
基金项目：黑龙江省高校科研基本业务经费项目（项目编号：ZRCPY201913）
作者简介：魏锦山（1995- ），男，山东诸城人，黑龙江八一农垦大学硕士研究生，研究方向：深度学习、光谱分析技术。
*通讯作者：陈争光（1973- ），男，湖北武汉人，博士，教授，硕士研究生导师，黑龙江省计算机学会理事，研究方向：近红外光谱在农业 中的应用技术、高维数据降维技术，E-mail: ruzee@sina.com。
更新日期/Last Update: 2022-01-15