【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及土壤监测，尤其涉及基于多光谱成像和传感器阵列的土壤剖面智能分析系统。
技术介绍
1、在农业领域，土壤的理化特性直接影响作物生长和产量。，随着气候变化加剧，土壤退化、污染等问题日益严重，土壤状况日趋复杂多变。因此，需要对土壤状况进行精准分析，以避免因成分识别误差导致农业生产效率下降或污染判断失准而加重土壤破坏。
2、目前的土壤剖面智能分析技术有基于深度学习的智能识别技术，该技术通过卷积神经网络或基于自主意机制的深度学习模型，对土壤剖面图像进行分层识别，自动标注新生体及其分布规律。土壤剖面智能分析技术在实际生活中的应用有农业生产与精准灌溉，可见-近红外光谱技术，可快速估算土壤有机碳含量，指导施肥，结合养分分布数据优化施肥方案，提升作物产量。
3、例如公开号：cn120084977a的专利技术专利公开的岩溶关键带土壤剖面智能监测系统及其方法，岩溶土壤剖面智能监测系统融合多层次传感器网络与边缘计算，专攻岩溶区域土壤监测难题，传感器网络精准采集水分、温度、ph值、有机质及微生物数据；数据处理模块实时接收、预处...
【技术保护点】
1.基于多光谱成像和传感器阵列的土壤剖面智能分析系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述基于多光谱成像和传感器阵列的土壤剖面智能分析系统，其特征在于：所述分析目标土壤光谱信号的性能表征因子，确定土壤探测器的第一执行方案，具体分析过程如下：
3.如权利要求1所述基于多光谱成像和传感器阵列的土壤剖面智能分析系统，其特征在于：所述分析土壤传感器阵列采集到的目标土壤湿度值，具体分析过程如下：
4.如权利要求1所述基于多光谱成像和传感器阵列的土壤剖面智能分析系统，其特征在于：所述基于目标土壤光谱信号的性能表征因子对土壤探测器光谱发射参数...
【技术特征摘要】
1.基于多光谱成像和传感器阵列的土壤剖面智能分析系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述基于多光谱成像和传感器阵列的土壤剖面智能分析系统，其特征在于：所述分析目标土壤光谱信号的性能表征因子，确定土壤探测器的第一执行方案，具体分析过程如下：
3.如权利要求1所述基于多光谱成像和传感器阵列的土壤剖面智能分析系统，其特征在于：所述分析土壤传感器阵列采集到的目标土壤湿度值，具体分析过程如下：
4.如权利要求1所述基于多光谱成像和传感器阵列的土壤剖面智能分析系统，其特征在于：所述基于目标土壤光谱信号的性能表征因子对土壤探测器光谱发射参数进行自适应调节，具体分析过程如下：
5.如权利要求1所述基于多光谱成像和传感器阵列的土壤剖面智能分析系统，其特征在于：所述在调节完成后获取光谱特征峰强度变化值，结合目标土壤光谱信号的性能表征因子判断干燥土壤光谱信号调节的第一调节效果，具体分析过程如下：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤恒佳，郭军，黄凤寸，廖琦，李聪，陈方伟，毛雄，卢欣，王珮，吕旭湘，
申请(专利权)人：中国地质调查局长沙自然资源综合调查中心，
类型：发明
国别省市：
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