CN111727443A - 一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法，包括以下步骤：步骤1、卫星遥感数据库的建立；步骤2：无人机遥感数据库的建立；步骤3：农田环境基础数据库的建立；步骤4：在训练实验区域通过在若干个调查点现场采样调查，形成土壤养分分布测试图；步骤5：土壤速效养分建模，卷积神经网络通过梯度反向传播算法进行学习训练得到土壤速效养分反演模型；步骤6：获取协变量信息，经预处理后输入土壤速效养分反演模型，产出该区域土壤养分分布图。本方法能较准确地进行反演预测，得到可靠的土壤养分分布图，克服现有技术预测模型空间分辨率不高，总体准确率低的缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法。
背景技术
精准施肥是减少滥施肥引起的环境污染、提升农产品品质的有效手段，而精准施肥的基础是对农田土壤肥力的精准刻画。然而现有测土方案在农业实践中存在着地面检测点过于稀疏，不能精细的“因田施策”；土壤采样测试范围巨大、周期长、成本高；速效养分变化大，土样采集频次不能满足农业生产及时的需求。受到土样采集测试成本的限制，耕地地力评价存在检测空间密度低、成本高、历年积累的土壤信息存在时间与空间的割裂。因此需要大规模、快速和动态的土壤肥力动分布信息的获取方法。
随着遥感技术和图像处理技术的快速发展，很多研究开展了基于遥感多光谱和高光谱数据对裸土或植被的监测，从而反演土壤肥力分布。但目前基于遥感技术对土壤肥力进行建模，主要集中在非速效养分的土壤属性的建模，如pH值，有机质和土壤容重等，而对测土配方检测指标中速效养分的建模较少。因为速效养分的建模受农业生产活动和气象因素影响较大，因而需要更高时间分辨率的遥感数据和更快速的土壤采样检测方法。基于卫星遥感对影像的时间间隔要求高，导致无法跟踪速效养分的快速变化；建模过程中，随着大数据的爆炸式增长，数据维度比较高，目前没系统对多种来源的数据进行自动学习和处理。
因此，如何在复杂环境下进行土壤养分建模，提升模型泛化能力、预测精度和迭代能力已成为急需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法，以解决现有技术中因为速效养分的建模受农业生产活动和气象因素影响较大，进行反演预测时涉及数据维度高，难以有效进行预测计算，同时现有卫星遥感对影像的时间间隔要求高，导致无法及时跟踪速效养分的快速变化的问题。
所述的一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法，包括以下步骤：
步骤1、卫星遥感数据库的建立；
步骤2：无人机遥感数据库的建立，所述无人机遥感数据库的数据采集间隔时间小于所述卫星遥感数据库；
步骤3：农田环境基础数据库的建立；
步骤4：在训练实验区域通过在若干个调查点现场采样调查土壤养分获得地面速效养分测试值，根据调查点位置形成土壤养分分布测试图；
步骤5：土壤速效养分建模，卫星遥感数据库、无人机遥感数据库和农田环境基础数据库提供数据作为土壤速效养分的协变量信息，卷积神经网络通过梯度反向传播算法进行学习训练得到土壤速效养分反演模型；
步骤6：获取需要进行预测的区域的协变量信息，经预处理后输入土壤速效养分反演模型，产出该区域土壤养分分布图。
优选的，所述步骤5包括：
S5.1：生成回归矩阵，根据调查点的位置，卫星遥感数据库、无人机遥感数据库和农田环境基础数据库提供相应数据作为土壤速效养分的协变量信息，覆盖叠加协变量信息生成回归矩阵。
S5.2：拟合空间预测模型，设计卷积神经网络，其同一平面上的神经元权值相等，将回归矩阵转化为向量输入，将土壤养分分布测试图作为学习目标，通过梯度反向传播算法进行学习训练，得到土壤速效养分反演模型。
优选的，所述步骤S5.2中卷积神经网络的学习过程为：通过三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组若干特征再进行求和、加权值、加偏置，再通过Sigmoid函数得到三个S2层的土壤速效养分特征映射图；土壤速效养分特征映射图再经过滤波得到C3层，C3层的层级结构通过产生S2层的方法产生S4层；最终，协变量信息形成向量输入到卷积神经网络，得到输出获得土壤速效养分反演模型。
优选的，所述步骤1中卫星遥感数据库中包括卫星遥感数据，还包括卫星遥感数据反演所得的田块边界、作物种植类型、作物长势及单产水平数据；所述步骤2中无人机遥感数据库包括周期性获取的无人机遥感数据及其反演所得的田块边界、作物种植类型、作物长势及单产水平数据。
优选的，所述步骤3中所述农田环境基础数据库包括农作物物候数据库、农田环境数据库、农业气象数据库、土壤基础地理数据库和土地利用覆盖数据库，所述农田环境数据库和所述农业气象数据库的数据采集间隔时间小于所述卫星遥感数据库。
优选的，所述构建农作物物候数据库的数据包括主要作物品种、种植时间、收割时间、作物不同生育期时间、作物生物量、叶面积指数、行密度、垄密度和抽样株单产等信息；
所述构建农田环境数据库的数据包括作物生长过程不同时间节点的土壤温度、土壤湿度、pH值、空气温湿度和病虫草害发生情况数据；
所述构建农业气象数据库的数据包括太阳辐射、最低温度、最高温度、水汽压、平均风速、降水量以及气象卫星数据；
所述构建土壤基础地理数据库的数据包括土壤历史测土配方数据、土壤类型、坡度和海拔高度；
所述构建土地利用覆盖数据库包括土地覆被类型。
优选的，所述步骤6中，当卫星遥感数据库缺乏属于某一反演时间区间内的数据时，将该时间区间前后最接近的卫星遥感数据及其反演所得的相关数据作为该次反演的输入值，同时无人机遥感数据为该反演时间区间内采集的数据。
本发明具有如下优点：通过基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法的构建，将深度强化学习和空天地一体化的数据模型相结合，提高模型的适应能力，即使数据维度比较高，数据来源多样，也能较准确地进行反演预测，得到可靠的土壤养分分布图，克服现有技术预测模型空间分辨率不高，总体准确率低的缺陷。
同时由于采用无人机遥感数据库和农田环境基础数据库进行补充验证，因此更多维度的预测模型即使出现缺少反演的时间区间内采集的卫星遥感数据，也能通过最接近卫星遥感数据，结合时间区间内采集的无人机遥感数据等输入数据得到较为准确的输出结果，避免了现有卫星遥感技术因有效数据采集时间间隔较长无法满足对数据时效性要求较高的速效养分的建模的问题。同时大部分情况下通过卫星遥感数据参与预测，能避免无人机遥感数据因无人机采集范围有限，反演预测受空间约束较多的缺陷。
附图说明
图1为本发明基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法的整体流程图；
图2为本发明基于深度神经网络的大规模土壤养分反演方法数据传输和具体流程的示意图；
图3为本发明中表示建模过程的示意图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，对本发明具体实施方式作进一步详细的说明，以帮助本领域的技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
如图1-3所示，本发明提供了一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法，包括以下步骤：
步骤1、卫星遥感数据库的建立。卫星遥感数据包括卫星高分辨率遥感影像数据和高精度数字高程数据。卫星遥感数据库中包括历年Sentinel-2卫星、GF-1PMS、GF-2PMS，LandSat ETM/OLI、HJ-1CCD以及谷歌卫星采集的0.26米分辨率遥感影像数据，以及30M左右精度的数字高程(DEM)数据，还包括卫星遥感数据反演所得的田块边界、作物种植类型、作物长势及单产水平数据。多光谱、高光谱卫星数据与其他数据结合能在大范围区域对作物情况进行遥感采集。
步骤2：无人机遥感数据库的建立，无人机遥感数据库包括周期性获取的无人机遥感数据及其反演所得的田块边界、作物种植类型、作物长势及单产水平数据。所述无人机遥感数据库的数据采集间隔时间小于所述卫星遥感数据库，但无人机在大范围地域采集的效率较低，因此采集数据的空间范围小于卫星遥感数据。
步骤3：农田环境基础数据库的建立。所述农田环境基础数据库包括农作物物候数据库、农田环境数据库、农业气象数据库、土壤基础地理数据库和土地利用覆盖数据库，所述农田环境数据库和所述农业气象数据库的数据采集间隔时间小于所述卫星遥感数据库。
所述构建农作物物候数据库的数据包括主要作物品种、种植时间、收割时间、作物不同生育期时间、作物生物量、叶面积指数、行密度、垄密度和抽样株单产等信息。
所述构建农田环境数据库的数据包括作物生长过程不同时间节点的土壤温度、土壤湿度、pH值、空气温湿度和病虫草害发生情况数据。
所述构建农业气象数据库的数据包括太阳辐射、最低温度、最高温度、水汽压、平均风速、降水量以及气象卫星数据。
所述构建土壤基础地理数据库的数据包括土壤历史测土配方数据、土壤类型、坡度和海拔高度。
所述构建土地利用覆盖数据库包括土地覆被类型，如水田、旱田、有林地、灌木林、疏林地、草地等。
步骤4：在训练实验区域通过在若干个调查点现场采样调查土壤养分获得地面速效养分测试值，根据调查点位置形成土壤养分分布测试图。采样检测指标包含土壤养分(有机质、全氮、全磷、全钾)储量指标、养分有效状态(能被植物吸收利用的养分的含量及其比例，如有效磷/全磷、有效钾/全钾)，土壤生物数量、活性等。通过土壤化学原理进行测定土壤养分的指标，数值化表现地面速效养分对土壤肥力的影响。之后结合调查点的位置和地图信息就能转化为土壤养分分布测试图。
步骤5：土壤速效养分建模，卫星遥感数据库、无人机遥感数据库和农田环境基础数据库提供数据作为土壤速效养分的协变量信息，卷积神经网络通过梯度反向传播算法进行学习训练得到土壤速效养分反演模型。
S5.1：生成回归矩阵，根据调查点的位置，卫星遥感数据库、无人机遥感数据库和农田环境基础数据库提供相应数据作为土壤速效养分的协变量信息，覆盖叠加协变量信息生成回归矩阵。
S5.2：拟合空间预测模型，设计卷积神经网络，其同一平面上的神经元权值相等，将回归矩阵转化为向量输入，将土壤养分分布测试图作为学习目标，通过梯度反向传播算法进行学习训练，得到土壤速效养分反演模型。
如图3所示的神经网络学习框架和过程如下：输入值通过三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组若干特征再进行求和、加权值、加偏置，再通过Sigmoid函数得到三个S2层的土壤速效养分特征映射图；土壤速效养分特征映射图再经过滤波得到C3层，C3层的层级结构通过产生S2层的方法产生S4层；最终，协变量信息形成向量输入到卷积神经网络，得到输出获得土壤速效养分反演模型。
步骤6：获取需要进行预测的区域的协变量信息，经预处理后输入土壤速效养分反演模型，产出该区域土壤养分分布图。该步骤需要采集反演地块区域的多光谱/高光谱卫星图、该区域一年类内的历史气象数据、无人机对该区域作物长势的监测数据等，采集数据包含多种维度，种类多数量大，预测结果准确。
考虑到卫星遥感对影像的时间间隔要求高，而速效养分的建模后预测的时效性要求较高，二者不相匹配，因此容易出现某一反演时间区间内缺乏及时采集的卫星遥感数据。此时，本方法将该时间区间前后时间上最接近的卫星遥感数据及其反演所得的相关数据作为该次反演的输入值，同时无人机遥感数据为该反演时间区间内采集的数据。这样结合时间区间内采集的无人机遥感数据等输入数据，通过模型进行计算能得到较为准确的输出结果，避免了速效养分的建模因卫星遥感数据采集间隔长而结果不准确的问题。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的发明构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、卫星遥感数据库的建立；
步骤2：无人机遥感数据库的建立，所述无人机遥感数据库的数据采集间隔时间小于所述卫星遥感数据库；
步骤3：农田环境基础数据库的建立；
步骤4：在训练实验区域通过在若干个调查点现场采样调查土壤养分获得地面速效养分测试值，根据调查点位置形成土壤养分分布测试图；
步骤5：土壤速效养分建模，卫星遥感数据库、无人机遥感数据库和农田环境基础数据库提供数据作为土壤速效养分的协变量信息，卷积神经网络通过梯度反向传播算法进行学习训练得到土壤速效养分反演模型；
步骤6：获取需要进行预测的区域的协变量信息，经预处理后输入土壤速效养分反演模型，产出该区域土壤养分分布图。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法，其特征在于：所述步骤5包括：
S5.1：生成回归矩阵，根据调查点的位置，卫星遥感数据库、无人机遥感数据库和农田环境基础数据库提供相应数据作为土壤速效养分的协变量信息，覆盖叠加协变量信息生成回归矩阵；
S5.2：拟合空间预测模型，设计卷积神经网络，其同一平面上的神经元权值相等，将回归矩阵转化为向量输入，将土壤养分分布测试图作为学习目标，通过梯度反向传播算法进行学习训练，得到土壤速效养分反演模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法，其特征在于：所述步骤S5.2中卷积神经网络的学习过程为：输入值通过三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组若干特征再进行求和、加权值、加偏置，再通过Sigmoid函数得到三个S2层的土壤速效养分特征映射图；土壤速效养分特征映射图再经过滤波得到C3层，C3层的层级结构通过产生S2层的方法产生S4层；最终，协变量信息形成向量输入到卷积神经网络，得到输出获得土壤速效养分反演模型。
4.根据权利要求1-3中任一所述的一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法，其特征在于：所述步骤1中卫星遥感数据库中包括卫星遥感数据，还包括卫星遥感数据反演所得的田块边界、作物种植类型、作物长势及单产水平数据；所述步骤2中无人机遥感数据库包括周期性获取的无人机遥感数据及其反演所得的田块边界、作物种植类型、作物长势及单产水平数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法，其特征在于：所述步骤3中所述农田环境基础数据库包括农作物物候数据库、农田环境数据库、农业气象数据库、土壤基础地理数据库和土地利用覆盖数据库，所述农田环境数据库和所述农业气象数据库的数据采集间隔时间小于所述卫星遥感数据库。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法，其特征在于：
所述构建农作物物候数据库的数据包括主要作物品种、种植时间、收割时间、作物不同生育期时间、作物生物量、叶面积指数、行密度、垄密度和抽样株单产等信息；
所述构建农田环境数据库的数据包括作物生长过程不同时间节点的土壤温度、土壤湿度、pH值、空气温湿度和病虫草害发生情况数据；
所述构建农业气象数据库的数据包括太阳辐射、最低温度、最高温度、水汽压、平均风速、降水量以及气象卫星数据；
所述构建土壤基础地理数据库的数据包括土壤历史测土配方数据、土壤类型、坡度和海拔高度；
所述构建土地利用覆盖数据库包括土地覆被类型。
7.根据权利要求6所述的一种基于深度神经网络的土壤速效养分反演方法，其特征在于：所述步骤6中，当卫星遥感数据库缺乏属于某一反演时间区间内的数据时，将该时间区间前后最接近的卫星遥感数据及其反演所得的相关数据作为该次反演的输入值，同时无人机遥感数据为该反演时间区间内采集的数据。
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