11、土壤分类与新兴技术研究

土壤分类与新兴技术研究

1 土壤分类的深度学习方法

在进行土壤分类时，对异常信息进行预处理十分重要，这有助于提高模型的预测能力和稳健性。由于异常信息具有不可预测的属性，传统数值建模策略虽能进行一定程度的分析和预测，但更精确、更全面的预测方法面临技术瓶颈。随着人工智能的发展，许多新的光谱模型回归预测算法不断被提出并应用。与传统数值建模和人工智能策略相比，神经网络模型具有更高的计算效率和更强的建模能力，能够从复杂的光谱信息中自主提取强大的组件结构进行学习。

1.1 数据与任务

广泛使用了土地利用覆盖面积框架统计调查土壤数据集，其中包含了欧洲各地土壤表面评估的高光谱数据。主要任务如下：
1. 对公开可用的数据集进行预规划。
2. 使用这些方法的差异来处理分类任务。
3. 开发并应用三种自己的卷积神经网络（CNN）方法。
4. 对每个系统进行全面评估。

1.2 相关工作

传统人工智能策略在识别干扰方面取得了成功，但也存在缺点，因为传统人工智能系统需要人为创建测试属性，其成功依赖于一致性。研究人员已采用深度学习程序来解决这个问题，在中断检测领域，虽然有一定数量的研究探讨了深度学习，但没有充分发挥深度学习程序的全部力量。在各种深度学习方法中，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域表现出色，如人脸识别和物体识别。

对于高光谱图像分类，有人推荐使用预训练的网络，即迁移学习。在迁移学习中，假设神经网络在不同图像数据集之间的训练特征是相似的，因此这种方法高效且能在较小的数据集上进行训练。对于一维CNN，也有人提出迁移学习方法，利用LUCAS土壤数据集，使用CNN来估计土壤中泥浆含量的发生情况。