Sammanfattning av denna webbsida: I laboratoriet mäts ofta markspektra, och det finns ett ökande antal storskaliga markspektralbibliotek som etablerar sig över hela världen. Kalibreringsmodeller som utvecklats från jordbibliotek är dock svåra att tillämpa på spektraldata som erhållits från fältet eller rymden. Överföringsinlärning har potential att överbrygga gapet och göra kalibreringsmodellen överförbar från en sensor till en annan. Syftet med denna studie är att undersöka potentialen för överföring lärande för markspektroskopi och dess prestanda på jord lera innehåll uppskattning med hjälp av hyperspektral data. För det första används ett endimensionellt konvolutionellt neuralt nätverk (1D-CNN) på mineraljordar för markanvändning/landtäcke (LUCAS). För att utvärdera om den förtränade 1D-CNN-modellen var överförbar användes LUCAS organiska jordar för att finjustera och validera modellen. Den finjusterade modellen uppnådde en god noggrannhet (bestämningskoefficient (R 2 ) = 0,756, rot-medel-kvadratfel (RMSE) = 7,07 och förhållandet mellan procentavvikelse (RPD) = 2,26) för uppskattningen av lerhalten. Spektralindex, som föreslogs som en enkel överföringsbar funktion, undersöktes också på LUCAS-data, men fungerade inte bra på uppskattningen av lerinnehåll. Därefter finjusterades den förtränade 1D-CNN-modellen ytterligare av fältprover som samlades in i studieområdet med spektra extraherat från HyMap-bilder, och uppnådde en noggrannhet av R 2 = 0,601, RMSE = 8,62 och RPD = 1,54. Slutligen skapades lerkartan med den finjusterade modellen 1D-CNN och hyperspektraldata.
Överföringslärande av ett CNN i 1D föreslås av REF.
Transfer Learning for Soil Spectroscopy Based on Convolutional Neural Networks and Its Application in Soil Clay Content Mapping Using Hyperspectral Imagery
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}