CN108694382B - 一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法 - Google Patents

一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法，涉及土壤参数反演领域；其包括如下步骤：步骤1：采集相同土壤的回波进行预处理获取不同pH的有效回波；步骤2：将不同pH的有效回波输入LSTM系统获得不同pH的有效回波的分类准确率；步骤3：结合分类准确率将有效回波进行交叉验证获得最优分类准确率；本发明解决了现有土壤pH分类方法采用模糊逻辑需要不停调整参数导致周期长不适用于大面积和大数据分析导致其分类精度差的问题，达到了实现简便对大数据进行分类、促进提高分类精度的效果。

Description

一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法
技术领域
本发明涉及土壤参数反演领域，尤其是一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法。
背景技术
农业的信息化和智能化已被视为以精准农业为代表的21世纪农业技术的发展目标，对于土壤参数的识别即反演以及对参数动态监测成为精准农业中的重要部分。其中，土壤pH早期的方法大多数通过人工测量，如稀释法，采样测量法等，其虽然精确但费时费力，并不适用于大面积、长时间的土壤环境监测；随着通信技术的发展，超宽带雷达因具有穿透性好、抗干扰、成本低的特点被视为土壤pH检测的主流方法，同时它还可以进行组网以实现大面积检测，因而是一种很有潜力的技术手段。
现有技术中通过超宽带土壤回波的处理和分析得到关于土壤pH的信息的方法中，最为接近的是采用模糊逻辑与土壤科学结合，其将土壤的pH值以及土壤的回波数据作为模糊逻辑系统的输入，根据数据的特征分布设计一套模糊逻辑规则，对土壤信息进行刻画最终得到检测结果。其能在一定程度上提高识别率，但是由于模糊逻辑需要不停的调整参数以及迭代周期比较大，导致程序的运行时间较长，因此不适用于大样本检测。另一方面采用雷达采集，由于雷达回波的采样点较多，每一个采样点为一个特征，识别结果总是会受各种因素影响，比如数据样本较少、程序运行时间较长等的因素，因此普通的识别方法并不能达到预期的效果，采用一般的神经网络RNN进行识别，因其不具有记忆能力和选择有用信息的能力，导致目标分类的精度差。因此需要一种适用于大面积、大数据的高精度的土壤pH分类方法。
发明内容
本发明的目的在于：本发明提供了一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法，解决了现有土壤pH分类方法采用模糊逻辑需要不停调整参数导致周期长不适用于大面积和大数据分析导致其分类精度差的问题。
本发明采用的技术方案如下：
一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法，其包括如下步骤：
步骤1：采集相同土壤的回波进行预处理获取不同pH的有效回波；
步骤2：将不同pH的有效回波输入LSTM系统获得不同pH的有效回波的分类准确率；
步骤3：结合分类准确率将有效回波进行交叉验证获得最优分类准确率。
优选地，所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：采用超宽带雷达传感器收集相同土壤的回波采样不同pH的回波；
步骤1.2：计算不同pH的回波需要截取的采样点个数以及有效区间完成预处理获得不同pH的有效回波。
优选地，所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：将不同pH的有效回波进行傅里叶变换获得LSTM系统不同类的输入数据，其中傅里叶变换公式如下：
Figure BDA0001659346330000021
其中，x(t)为回波，j为复数，ω为角频率，t为时间，X(jω)为傅里叶变换的结果；
步骤2.2：搭建LSTM系统，初始化系统参数后进行预测学习获得分类准确率。
优选地，所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：将不同pH的有效回波进行交叉验证得到不同pH的有效回波的整体分类准确率；
步骤3.2：从不同pH的有效回波的整体分类准确率中选择最优分类准确率。
优选地，所述系统参数包括权重矩阵W、循环转移状态矩阵U、偏置向量b以及循环改变步长。
优选地，所述步骤2.2包括如下步骤：
步骤2.2.1：搭建LSTM系统后初始化系统参数；
步骤2.2.2：将输入数据输入LSTM系统中，给予不同类的数据对应的标签，取不同类标签的部分数据作为训练标签，其剩余部分作为测试标签；
步骤2.2.3：取不同pH的有效回波的部分数据作为训练数据，其剩余部分作为测试数据；
步骤2.2.4：通过训练数据和训练标签的预测学习，对测试数据的标签进行预测获得预测标签，将预测标签与测试标签对比获得分类准确率。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1.本发明采用LSTM系统对采集数据进行分类，避免了现有采用模糊逻辑需要建立模板函数导致计算量大的缺点，系统搭建简单，可自主选择有用信息进行下一状态的更新，促进提高系统的鲁棒性，便于提高分类的精度，解决了现有土壤pH分类方法采用模糊逻辑需要不停调整参数导致周期长不适用于大面积和大数据分析导致其分类精度差的问题，达到了实现简便对大数据进行分类、促进提高分类精度的效果；
2.本发明通过对回波存在的传播时延和土壤噪声进行处理，去除干扰数据，利于提高实验数据的准确性；
3.本发明通过对土壤回波进行了特征提取，增加回波傅里叶变化的处理，更加符合实际要求，降低了在复杂数据下的仿真时间。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
图1是本发明的方法流程图；
图2是本发明的LSTM系统示意图；
图3是本发明的数据效果图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
下面结合图1-3对本发明作详细说明。
一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法，其包括如下步骤：
步骤1：采集相同土壤的回波进行预处理获取不同pH的有效回波；
步骤2：将不同pH的有效回波输入LSTM系统获得不同pH的有效回波的分类准确率；
步骤3：结合分类准确率将有效回波进行交叉验证获得最优分类准确率。
实施例1
步骤1：采集相同土壤的回波进行预处理获取不同pH的有效回波；
采样：选取平坦的裸土作为实验区域，使用超宽带雷达P410作为实验的回波收集工具，由于受耦噪声的强烈干扰，超宽带雷达P410的有效测量距离应从0.8米开始，因此实验中使用无金属木架将超宽带雷达传感器架设于距地面0.9m的空中。pH的测定使用pH3000作为测量工具，对回波收集区域的土壤进行测量，测量得到的pH值与上述回波相对应作为一组实验数据。
回波预处理：由于超宽带收集到的回波受雷达天线的耦合噪声、空气中传播的时延、土壤地表的反射噪声以及下层土壤的噪声等的影响，因此需要对回波进行预处理：
计算出土壤回波在空气中的采样点个数，即需要截掉的长度：
s＝90cm＝0.9m，v＝c＝3×108m/s，T＝61ps
Figure BDA0001659346330000041
Figure BDA0001659346330000042
因此有效回波应该从第99个采样点开始算起；
土壤回波的有效区间计算如下：
Figure BDA0001659346330000043
Figure BDA0001659346330000044
Figure BDA0001659346330000045
其中，vr为电磁波在土壤中的传播速度，εr为土壤的相对介电常数；c表示光速，tr表示回波在土壤中的传播时间，s为回波在土壤中的传播距离50cm，T为采样间隔61ps，m表示采样点的个数。
由于εr介于4-40之间，故经过计算可得m介于109-346之间，因此截取的有用部分介于208-445之间，实验中我们选取300个采样点，即99-399这个区间作为有效回波的有效区间。
步骤2：将不同pH的有效回波输入LSTM系统获得不同pH的有效回波的分类准确率；
傅里叶变换：将不同pH的有效回波进行傅里叶变换获得LSTM系统不同类的输入数据，其中傅里叶变换公式如下：
Figure BDA0001659346330000046
其中，x(t)为回波，j为复数，ω为角频率，t为时间，X(jω)为傅里叶变换的结果；
搭建LSTM系统，初始化系统参数后进行预测学习获得分类准确率：
系统参数包括权重矩阵W、循环转移状态矩阵U、偏置向量b以及循环改变步长；
将傅里叶变换的结果输入LSTM系统中，其中一类给予标签1，另一类给予标签-1，各取不同pH的有效回波的前80％作为训练数据x_train，各取两类标签的前80％作为训练标签y_train,余下不同pH的有效回波和标签作为测试数据和测试标签，通过对训练数据和标签的预测学习，对测试数据的标签进行预测，将预测得到的标签与测试标签对比，从而得到分类的准确率；
在对LSTM系统预测学习的过程中使用适应性梯度算法Adam作为其的代价函数，损失函数用于评估预测学习过程中预测得到的标签的效果，通过最优化损失函数，达到最优化训练效果的目的，具体如下：
Figure BDA0001659346330000051
其中，i为样本序号，x为样本，y为样本标签，
Figure BDA0001659346330000052
为预测样本标签，M为总样本的个数。
步骤3：结合分类准确率将有效回波进行交叉验证获得最优分类准确率；
交叉验证：将不同pH的有效回波进行交叉验证得到不同pH的有效回波的整体分类准确率；
结果分析：从不同pH的有效回波的整体分类准确率中选择最优分类准确率。
LSTM系统的输入是样本即回波，包括已知pH和未知pH等不同pH的回波，输出为分类准确率，反应分类的效果。
在简单的LSTM系统中，一个LSTM单元由三个传输门，输入门、忘记门和输出门组成，忘记门是通过一个sigmoid激活函数实现，而输入门和细胞状态通常使用正切函数tanh来转换；
实现LSTM系统进行分类，第一步是决定要从细胞状态中丢弃什么信息，通过忘记门层读取前一状态的信息ht-1和当前状态的输入信息xt，并输出一个在0到1之间的数值给每个在细胞状态st-1中的数字，1表示“完全保留”，0则表示“完全舍弃”，可代数表示为：
ft＝σ(Wfst-1+Ufxt+bf)
其中，Wf为忘记门的权重矩阵，Uf为忘记门的循环状态转移矩阵，bf为忘记门的偏差向量，st-1为前一时刻细胞状态，xt为当前时刻样本，ft为忘记门输出的参数，σ为sigmoid函数
Figure BDA0001659346330000053
第二步是确定什么样的新信息将会被存放在细胞状态中，忘记门决定将要更新的值，然后一个tanh层创建一个新的候选值向量
Figure BDA0001659346330000054
它将会被加入到细胞状态中，具体形式为：
it＝σ(Wist-1+Uixt+bi)
Figure BDA0001659346330000055
其中，Wi为当前时刻输入门的权重矩阵，Ui为输入门的循环状态转移矩阵，bi为输入门的偏差向量，st-1为前一时刻细胞状态，xt为当前时刻样本，it为当前时刻输入门的输出参数，W为权重矩阵，U为循环状态转移矩阵，b为偏置向量，ot为当前时刻输出门的输出参数，e代表元素积，，
Figure BDA0001659346330000061
是更新得到的细胞状态，φ是双曲线正切即tanh函数
Figure BDA0001659346330000062
σ是sigmoid函数
Figure BDA0001659346330000063
第三步更新旧细胞状态，把候选值向量st-1更新为st，把旧状态与ft相乘，并丢弃掉确定要丢弃的信息，接着加上
Figure BDA0001659346330000064
得到新的候选值，根据决定更新每个状态的程度进行变化，更新公式如下：
Figure BDA0001659346330000065
其中，ft为忘记门输出的参数，st-1为前一时刻细胞状态，it为当前时刻输入门的输出参数，
Figure BDA0001659346330000066
是更新得到的细胞状态，e代表元素积，st是当前时刻细胞状态。
第四步确定输出什么值，这个输出将会基于我们的细胞状态，运行一个忘记门确定细胞状态的哪个部分将会被输出，接着，把细胞状态通过tanh层进行处理即得到一个在-1到1之间的值，并将它和忘记门的输出相乘，最终输出需要输出的部分，具体计算形式如下：
ot＝σ(Wost-1+Uoxt+bo)
ht＝oteφ(st)
其中，Wo为输出门的权重矩阵，Uo为输出门的循环状态转移矩阵，bo为输出门的偏差向量，st-1为前一时刻细胞状态，xt为当前时刻样本，it为当前时刻输入门的输出参数，ot为当前时刻输出门的输出参数，st是当前时刻细胞状态，ht当前状态的信息，e代表元素积。
效果分析：根据本申请的方法进行仿真得到实验数据，针对不同pH，采用现有的FLS系统的准确识别率较低，本方法使用的LSTM系统的识别率大大提升，比如pH为5.15情况下，FLS系统的准确识别率为47％，LSTM系统的识别率为75％，本发明解决了现有土壤pH分类方法采用模糊逻辑需要不停调整参数导致周期长不适用于大面积和大数据分析导致其分类精度差的问题，达到了实现简便对大数据进行分类、促进提高分类精度的效果。

Claims (4)

1.一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法，其特征在于：其包括如下步骤：
步骤1：采集相同土壤的回波进行预处理获取不同pH的有效回波；
步骤2：将不同pH的有效回波输入LSTM系统获得不同pH的有效回波的分类准确率；
步骤3：结合分类准确率将有效回波进行交叉验证获得最优分类准确率；
所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：将不同pH的有效回波进行傅里叶变换获得LSTM系统不同类的输入数据，其中傅里叶变换公式如下：
Figure FDA0003414069430000011
其中，x(t)为回波，j为复数，ω为角频率，t为时间，X(jω)为傅里叶变换的结果；
步骤2.2：搭建LSTM系统，初始化系统参数后进行预测学习获得分类准确率；
所述步骤2.2包括如下步骤：
步骤2.2.1：搭建LSTM系统后初始化系统参数；
步骤2.2.2：将输入数据输入LSTM系统中，给予不同类的数据对应的标签，取不同类标签的部分数据作为训练标签，其剩余部分作为测试标签；
步骤2.2.3：取不同pH的有效回波的部分数据作为训练数据，其剩余部分作为测试数据；
步骤2.2.4：通过训练数据和训练标签的预测学习，对测试数据的标签进行预测获得预测标签，将预测标签与测试标签对比获得分类准确率；
在LSTM系统预测学习的过程中，使用损失函数优化训练效果，该损失函数为：
Figure FDA0003414069430000012
其中，i为样本序号，x为样本，y为样本标签，
Figure FDA0003414069430000013
为预测样本标签，M为总样本的个数。
2.根据权利要求1所述的一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法，其特征在于：所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：采用超宽带雷达传感器收集相同土壤的回波采样不同pH的回波；
步骤1.2：计算不同pH的回波需要截取的采样点个数以及有效区间完成预处理获得不同pH的有效回波。
3.根据权利要求1所述的一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法，其特征在于：所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：将不同pH的有效回波进行交叉验证得到不同pH的有效回波的整体分类准确率；
步骤3.2：从不同pH的有效回波的整体分类准确率中选择最优分类准确率。
4.根据权利要求1所述的一种基于超宽带雷达传感器的土壤pH分类方法，其特征在于：所述系统参数包括权重矩阵W、循环转移状态矩阵U、偏置向量b以及循环改变步长。
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