一种基于机器学习与图像处理的土壤质地检测方法及装置

摘要

本发明公开一种基于机器学习与图像处理的土壤质地检测方法及装置，该方法包括以下步骤：对土壤样本进行图像采集；获取土壤样本表面的图像特征数据；以8：2的比例将土壤样本的图像特征数据随机划分为训练集和测试集；对训练集和测试集的图像特征数据进行标准化处理；使用遗传算法对图像特征数据进行特征选择，得到最优的特征；利用BP神经网络，以土壤质地数据的准确值作为目标，对训练集进行训练得到土壤质地检测的回归模型；通过回归模型计算出待检测土壤的土壤质地数据。该方法基于图像处理对土壤表面的信息进行特征提取并使用遗传算法对特征进行筛选，基于机器学习建立土壤质地检测的回归模型，实现对土壤质地数据的快速检测，且检测效率高。