一種端對端深度學習預測小麥氮含量監(jiān)測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111578893.4 申請日 -
公開（公告）號 CN114199791A 公開（公告）日 2022-03-18
申請公布號 CN114199791A 申請公布日 2022-03-18
分類號 G01N21/25（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 測量；測試;
發(fā)明人 李偉;黃宇;孫玉琳;張卓;張宏宇;馬宗偉;楊飛;陳興海 申請（專利權）人 無錫譜視界科技有限公司
代理機構 無錫市匯誠永信專利代理事務所（普通合伙） 代理人 郭慧
地址 214115江蘇省無錫市新吳區(qū)菱湖大道200號E2-111
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種端對端深度學習預測小麥氮含量監(jiān)測方法，包括采集區(qū)域內小麥冠層光譜使用線性插值重建，同時測定該區(qū)域內具有代表性的小麥的氮含量，通過采集的冠層光譜和測定的氮含量對卷積神經網(wǎng)絡進行訓練得到小麥氮含量預測模型。本發(fā)明的小麥氮含量測定方法中，單點和成像光譜儀采集的多源小麥冠層光譜數(shù)據(jù)進行插值重建后結合卷積神經網(wǎng)絡建模預測小麥氮含量，不需要對光譜進行預處理和特征波段選擇，實現(xiàn)了光譜樣本直接到氮含量指標的端對端快速預測，并且建模的光譜不需要進行預處理和特征波段的選擇，通過卷積神經網(wǎng)絡卷積層、池化層提取光譜中的重要信息，所建立的模型具有更好的普適性和魯棒性，通過該模型可實現(xiàn)小麥氮含量的精確預測。