土壤容重和土壤孔隙度是衡量土壤结构的重要参数.传统的土壤容重、土壤孔隙度获取方法费时费力,且大多数预测模型的输入变量获取难度较高.该研究利用土壤粗糙度、土壤阻力与土壤容重的相关关系,以土壤表面图像的颜色参数和纹理参数表征土壤粗糙度,同使用车载式土壤阻力测量系统获得的土壤阻力一起,从信息融合的角度构建了支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)土壤容重预测模型和SVR土壤孔隙度预测模型.图像处理使用HSV颜色空间进行阈值分割,得到HSV颜色参数,纹理参数使用灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和逆方差.使用主成分分析对颜色参数和纹理参数进行主成分提取.将SVR模型的预测结果同环刀法测得的标准值进行相关性分析,决定系数R2达到了0.867.土壤孔隙度SVR预测模型决定系数R2达到了0.743.在相同的运行环境下,将SVR模型与决策树回归模型结果做了对比,决策树回归对土壤容重和土壤孔隙度的预测精度R2分别为0.734和0.690,验证得到SVR预测模型具有更好的预测精度.研究可为节省试验成本,以及快速、有效预测土壤容重和土壤孔隙度提供方法和参考.
图像处理 土壤 容重 孔隙度 HSV图像分割 SVR预测模型