基于机器学习的农田土壤抗剪强度参数检测方法研究OA北大核心
Research on the Detection Method of Farmland Soil Shear Strength Parameters Based on Machine Learning
土壤抗剪强度参数包括粘聚力和内摩擦角,是评价土壤侵蚀敏感性和反映耕层耕作性能的重要指标.为实现农田土壤抗剪切强度参数的快速检测,提出了一种基于机器学习的土壤抗剪切强度参数检测方法.以STM32 单片机为核心处理器,采用圆锥杆、滚珠丝杆滑台、三角支架等构建土壤数据采集装置,利用DYMH-103 柱式压力传感器和FlexiForce薄膜传感器分别检测圆锥杆贯入土壤的锥尖阻力和锥侧压力,采用CSF11 土壤水分传感器获取土壤含水率信息,通过多传感器数据…查看全部>>
Soil shear strength parameters,including cohesion and internal friction angle,are important indexes to evalu-ate soil erosion sensitivity and reflect tillage performance in topsoil.In order to realize the rapid detection of soil shear strength parameters,a method of soil shear strength parameters detection based on machine learning was proposed.With an STM32 micro-controller as the core processor,the soil data acquisition device was constructed with cone rod…查看全部>>
于艳艳;朱龙图;刘鹤
吉林农业大学 信息技术学院,长春 130118云南农业大学 机电工程学院,昆明 650201||农业农村部长江中下游农业装备重点实验室,武汉 430070吉林农业大学 信息技术学院,长春 130118
农业科学
机器学习土壤抗剪强度多传感器特征向量预测模型
machine learningsoil shear strengthmultiple sensorfeature vectorprediction model
《农机化研究》 2025 (1)
7-15,9
吉林省科技厅中青年科技创新创业卓越人才(团队)项目(20220508133RC)中国博士后科学基金项目(2021M701341)
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