【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能检测领域，具体涉及一种水田肥度检测方法、相关产品及基于其的种植方法。
技术介绍
1、水稻种植过程中的水分和营养管理对产量和品质有着决定性的影响。传统的水稻种植方法通常涉及大量的水资源消耗和化肥施用，这不仅导致资源浪费，还可能对环境造成负面影响。因此，如何在保证水稻生长所需的水分和营养的同时，减少水和肥料的使用，提高水稻种植的环境友好性和经济效益，成为了当前研究和实践的重点。
2、因此对种植过程中的水田肥力的监测与评估变得尤为重要。传统的肥度检测方法通常依赖于化学分析，这些方法虽然准确，但往往操作繁琐、耗时且成本较高。此外，传统方法难以实现快速、现场的肥度检测，这在决策过程中可能导致延误。因此，发展一种快速、高效且成本较低的水田肥度检测技术，对现代农业具有重要意义。
3、在此背景下，基于光谱技术的肥度检测方法受到了广泛关注。该方法利用光谱仪器快速获取样本的光谱数据，并通过特定的算法处理这些数据，以评估肥力状况。然而，光谱数据通常受到各种因素的干扰，如噪声、基线漂移等，这些干扰可能会影响检测的准确性...
【技术保护点】
1.一种基于支持向量机的水田肥度检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的水田肥度检测方法，其特征在于，模型训练水体的制备方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于支持向量机的水田肥度检测方法，其特征在于，对光谱数据进行预处理的方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的水田肥度检测方法，其特征在于，对肥度预测模型进行训练的方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于支持向量机的水田肥度检测方法，其特征在于，对核参数和惩罚参数进行优化的方法包括：
6.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量机的水田肥度检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的水田肥度检测方法，其特征在于，模型训练水体的制备方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于支持向量机的水田肥度检测方法，其特征在于，对光谱数据进行预处理的方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的水田肥度检测方法，其特征在于，对肥度预测模型进行训练的方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于支持向量机的水田肥度检测方法，其特征在于，对核参数和惩罚参数进行优化的方法包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于支持向量机的水田肥度检测方法，其特征在于，变异缩放因子的调整方法为：，其中，为最大迭代次数，为当前迭代次数，为种群中第个个体的适应度值，为种群平均适应度值，为最大变异收缩因子，为最小变异...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾军容，周伍光，康小平，王葵，李俊波，
申请(专利权)人：四川省水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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