基于最小二乘支持向量机的土壤含水量检测的研究与分析.pdf

安徽农业科学．Journal0fAnlafi埘．Sei．2009，37(9)：3865—3866．3876 责任编辑常傻香责任校对况玲玲 基于最小二乘支持向量机的土壤含水量检测的研究与分析 武素华1，2 (1．江苏大学，江苏镇江21加∞；2．镇江高等专科学校，江苏镇江2t2003) 摘要介绍了运用数字图像处理技术和基于最小二乘支持向量机的土壤含水量检测方法，经理论分析和土壤含水量检测试验，证明谈 方法有效、可行、操作简便、实时性好。 关键词最小二乘支持向量机；土壤含水量；检测 中图分类号s152．7文献标识码A 文章编号0517—66tK2009)09一∞865—02 011DetectionofSoilWaterCont咖Based011 VectorMadatm Amlras IJe蔽Sqem-essaptart Sh嘶and VVt2 Su-ltaa(JiangsuUniversity，Zlaenjiang，Jian副2|2003) methodOilsoilwateroontentwith least maehim．And AbsWaethtnxhe耐adetection djgital i曲萨PI嗍$ilgtechmIo留andsquares剐删voetor with real-time anddetectionteatonsoil thismethodw∞available，feasible w出暂content． proved simpleoperationand驴0d lllIml曲theoreticalanalysis vectormachine；Soilwater 1畸岫[eastsquaressupport ootltetlt；Detection 目前，在农田灌溉中，土壤含水量等级的鉴定常采用感 据映射到高维特征空间中，在高维特征空间中进行线性估 观审评法，该方法存在一定的主观性。类似的检测土壤含水 计。假定一个训练样本集‰，Yi}，，其中输入数据毛∈俨， 量的方法还有很多．但低成本、在线检测土壤含水量的方法 R。在高维特征空间中构造最优线性估计函数： 输出数据yE 较少，制约着农田灌区实现电气自动化的进程。随着计算机 ，(算)=∞1≥(互)+b (1) 的日益普及和其性能的不断提高，计算机数字图像处理技术 根据结构风险最小化原则，在优化目标中选择损失函数 和人工智能在农业工程中的应用也日益成熟。探索一种低 为e，的二范数，优化问题为： 成本、非接触式的田间局部范围内土壤表层含水量的检测方 mlnJ(Ⅲ，e)={叫0+y{∑e{(2) 法很有必要。笔者通过相关试验和对支持向量机理论的研 约束条件为： 究，提出了基于最／b--乘支持向量机的土壤含水量检测方 )，i=cc，7章(茗i)+b+岛(f=l，￡，^f)(3) 法，并通过理论分析和土壤含水量检测试验，证明了该方法 其中，∞为超平面权值向量；6为偏置值。 用于检测土壤含水量的可行性。 3数据的获取与预处理 1检测系统总体方案 3．1数据的获取数据获取直接影响到检测模型检测结果 土壤含水量检测系统主要由4部分构成(图1)：图像信