【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機器學習的區(qū)域土壤健康評估方法和裝置。
技術(shù)介紹
1、在土壤評估領(lǐng)域，準確評估土壤的質(zhì)量和特性是至關(guān)重要的。傳統(tǒng)的土壤評估方法主要依賴于土壤樣本的物理和化學分析，這些方法雖然在一定程度上能夠提供土壤的基本特性，但往往缺乏對土壤中復雜特征的深入理解。特別是在處理具有顯著線性和非線性特征的土壤時，這些傳統(tǒng)方法的局限性尤為明顯。
2、現(xiàn)有的土壤評估模型往往未能有效區(qū)分土壤中的線性特征和非線性特征。線性特征通常指的是土壤中那些可以通過簡單的線性關(guān)系預測或描述的特性，如土壤的ph值、有機質(zhì)含量等。而非線性特征則涉及到更為復雜的相互作用和變化，如土壤的水分保持能力、微生物活動等。由于這些特征的復雜性，傳統(tǒng)的評估模型在處理這些特性時往往無法提供準確的預測。
3、由于缺乏對土壤特征的深入分析，現(xiàn)有的評估模型在輸出評估結(jié)果時往往過于泛化，缺乏針對性。這不僅影響了評估結(jié)果的準確性，也限制了其在實際應(yīng)用中的有效性。
4、在不同土壤類型和環(huán)境條件下，土壤的特性可能會有顯著差異。現(xiàn)有的評估模型往往采用“一刀切”的方式，未能根據(jù)不同的土壤條件進行調(diào)整，這限制了其在不同應(yīng)用場景中的適用性。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、有鑒于此，本申請?zhí)峁┮环N基于機器學習的區(qū)域土壤健康評估方法和裝置，以實現(xiàn)更準確地識別和分析土壤的復雜特性，還能夠根據(jù)不同的土壤條件提供更為針對性的評估結(jié)果。
2、本申請第一方面提供一種基于機器學習的區(qū)域土壤健康評估方法，
3、收集各個氣候條件下目標土壤的歷史特征數(shù)據(jù)，所述歷史特征數(shù)據(jù)包括線性特征和非線性特征；
4、通過預設(shè)方法確定所述線性特征的線性邊界條件以及所述非線性特征的非線性邊界條件，再根據(jù)所述線性邊界條件和非線性邊界條件確定所述目標土壤的線性訓練數(shù)據(jù)和非線性訓練數(shù)據(jù)；
5、通過所述線性訓練數(shù)據(jù)對預先構(gòu)建的線性初始降階模型進行訓練，生成所述目標土壤的線性降階模型，通過所述非線性訓練數(shù)據(jù)對預先構(gòu)建的非線性初始降階模型進行訓練，生成所述目標土壤的非線性降階模型；
6、獲得待檢測區(qū)域土壤的檢測數(shù)據(jù)，根據(jù)所述檢測數(shù)據(jù)確定用于健康評估的目標降階模型，通過所述檢測數(shù)據(jù)和所述歷史特征數(shù)據(jù)確定所述待檢測區(qū)域土壤的目標邊界條件，并將所述目標邊界條件輸入所述目標降階模型，獲得所述目標土壤的健康估計信息。
7、可選的，所述通過所述檢測數(shù)據(jù)和所述歷史特征數(shù)據(jù)確定所述待檢測區(qū)域土壤的目標邊界條件包括：
8、通過所述歷史特征數(shù)據(jù)構(gòu)建所述目標土壤的第一模型和第二模型，所述第一模型對應(yīng)所述線性特征，所述第二模型對應(yīng)所述非線性特征；
9、通過所述第一模型和第二模型分別對目標特征數(shù)據(jù)中的線性特征以及非線性特征進行優(yōu)化處理，獲得處理后的目標特征數(shù)據(jù)，所述優(yōu)化處理包括補正，去重以及刪除無效數(shù)據(jù)中的至少一種；
10、再通過所述預設(shè)方法確定所述檢測數(shù)據(jù)的目標邊界條件。
11、可選的，所述預設(shè)方法包括數(shù)值模擬法，機器學習法，統(tǒng)計分析法，數(shù)學建模法中的至少一個。
12、可選的，所述根據(jù)所述線性邊界條件和非線性邊界條件確定所述目標土壤的線性訓練數(shù)據(jù)和非線性訓練數(shù)據(jù)包括：
13、根據(jù)所述歷史特征數(shù)據(jù)構(gòu)建基于機器學習算法的評估模型；
14、根據(jù)所述線性邊界條件確定所述線性特征與預設(shè)的土壤健康狀態(tài)的第一對應(yīng)關(guān)系，將所述第一對應(yīng)關(guān)系確定為所述線性訓練數(shù)據(jù)；
15、根據(jù)所述非線性邊界條件確定所述非線性特征與預設(shè)的土壤健康狀態(tài)的第二對應(yīng)關(guān)系，將所述第二對應(yīng)關(guān)系確定為所述非線性訓練數(shù)據(jù)。
16、可選的，所述根據(jù)所述檢測數(shù)據(jù)確定用于健康評估的目標降階模型包括：
17、當所述檢測數(shù)據(jù)只包含線性特征時，確定所述檢測數(shù)據(jù)用于健康評估的目標降階模型為線性降階模型；或，
18、當所述檢測數(shù)據(jù)只包含非線性特征時，確定所述檢測數(shù)據(jù)用于健康評估的目標降階模型為非線性降階模型；或，
19、當所述檢測數(shù)據(jù)同時包含線性特征和非線性特征時，確定所述檢測數(shù)據(jù)用于健康評估的目標降階模型為線性降階模型和非線性降階模型。
20、本申請第二方面提供一種基于機器學習的區(qū)域土壤健康評估裝置，所述裝置包括：
21、特征收集單元，用于收集各個氣候條件下目標土壤的歷史特征數(shù)據(jù)，所述歷史特征數(shù)據(jù)包括線性特征和非線性特征；
22、數(shù)據(jù)確定單元，用于通過預設(shè)方法確定所述線性特征的線性邊界條件以及所述非線性特征的非線性邊界條件，再根據(jù)所述線性邊界條件和非線性邊界條件確定所述目標土壤的線性訓練數(shù)據(jù)和非線性訓練數(shù)據(jù)；
23、模型生成單元，用于通過所述線性訓練數(shù)據(jù)對預先構(gòu)建的線性初始降階模型進行訓練，生成所述目標土壤的線性降階模型，通過所述非線性訓練數(shù)據(jù)對預先構(gòu)建的非線性初始降階模型進行訓練，生成所述目標土壤的非線性降階模型；
24、土壤評估單元，用于獲得待檢測區(qū)域土壤的檢測數(shù)據(jù)，根據(jù)所述檢測數(shù)據(jù)確定用于健康評估的目標降階模型，通過所述檢測數(shù)據(jù)和所述歷史特征數(shù)據(jù)確定所述待檢測區(qū)域土壤的目標邊界條件，并將所述目標邊界條件輸入所述目標降階模型，獲得所述目標土壤的健康估計信息。
25、可選的，所述數(shù)據(jù)確定單元中的通過所述檢測數(shù)據(jù)和所述歷史特征數(shù)據(jù)確定所述待檢測區(qū)域土壤的目標邊界條件包括：
26、通過所述歷史特征數(shù)據(jù)構(gòu)建所述目標土壤的第一模型和第二模型，所述第一模型對應(yīng)所述線性特征，所述第二模型對應(yīng)所述非線性特征；
27、通過所述第一模型和第二模型分別對目標特征數(shù)據(jù)中的線性特征以及非線性特征進行優(yōu)化處理，獲得處理后的目標特征數(shù)據(jù)，所述優(yōu)化處理包括補正，去重以及刪除無效數(shù)據(jù)中的至少一種；
28、再通過所述預設(shè)方法確定所述檢測數(shù)據(jù)的目標邊界條件。
29、可選的，所述數(shù)據(jù)確定單元中的預設(shè)方法包括數(shù)值模擬法，機器學習法，統(tǒng)計分析法，數(shù)學建模法中的至少一個。
30、可選的，所述數(shù)據(jù)確定單元中的根據(jù)所述線性邊界條件和非線性邊界條件確定所述目標土壤的線性訓練數(shù)據(jù)和非線性訓練數(shù)據(jù)包括：
31、根據(jù)所述歷史特征數(shù)據(jù)構(gòu)建基于機器學習算法的評估模型；
32、根據(jù)所述線性邊界條件確定所述線性特征與預設(shè)的土壤健康狀態(tài)的第一對應(yīng)關(guān)系，將所述第一對應(yīng)關(guān)系確定為所述線性訓練數(shù)據(jù)；
33、根據(jù)所述非線性邊界條件確定所述非線性特征與預設(shè)的土壤健康狀態(tài)的第二對應(yīng)關(guān)系，將所述第二對應(yīng)關(guān)系確定為所述非線性訓練數(shù)據(jù)。
34、可選的，所述土壤評估單元中的根據(jù)所述檢測數(shù)據(jù)確定用于健康評估的目標降階模型包括：
35、當所述檢測數(shù)據(jù)只包含線性特征時，確定所述檢測數(shù)據(jù)用于健康評估的目標降階模型為線性降階模型；或，
36、當所述檢測數(shù)據(jù)只包含非線性特征時，確定所述檢測數(shù)據(jù)用于健康評估的目標降階模型為非本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于機器學習的區(qū)域土壤健康評估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述檢測數(shù)據(jù)和所述歷史特征數(shù)據(jù)確定所述待檢測區(qū)域土壤的目標邊界條件包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設(shè)方法包括數(shù)值模擬法，機器學習法，統(tǒng)計分析法，數(shù)學建模法中的至少一個。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述線性邊界條件和非線性邊界條件確定所述目標土壤的線性訓練數(shù)據(jù)和非線性訓練數(shù)據(jù)包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述檢測數(shù)據(jù)確定用于健康評估的目標降階模型包括：
6.一種基于機器學習的區(qū)域土壤健康評估裝置，其特征在于，所述裝置包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)確定單元中的通過所述檢測數(shù)據(jù)和所述歷史特征數(shù)據(jù)確定所述待檢測區(qū)域土壤的目標邊界條件包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)確定單元中的預設(shè)方法包括數(shù)值模擬法，機器學習法，統(tǒng)計分析法，數(shù)學建模法中的至少一個。
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