一种基于GRU-RNN模型的土壤参数分类方法

摘要

本发明公开了一种基于GRU‑RNN模型的土壤参数分类方法，涉及土壤参数反演领域，步骤如下：1、采集原始回波信号并对其进行预处理，得到有效回波信号；2、将有效回波信号输入原始GRU‑RNN模型，为有效回波信号给定标签，选取部分有效回波信号作为训练数据、部分标签作为训练标签，通过训练数据和训练标签对原始GRU‑RNN模型训练，得到最终GRU‑RNN模型；3、采集雷达回波信号并对其进行预处理，得到目标回波信号，将目标回波信号输入最终GRU‑RNN模型中进行交叉验证，得到目标回波信号的总体分类准确率。本方法的GRU‑RNN模型具有更少的门结构，使得网络复杂度更低，从而提高了计算速度，减少了训练时间。本方法能根据土壤中的多种特征参数对土壤进行分类，具有较高的分类表现效果。