【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及林业生理生化表型参数反演，特别是指一种基于高光谱影像数据的杨树叶片氮含量反演方法和系统。
技术介绍
1、杨树是中国温带平原地区广泛栽培的重要速生木材树种之一，该树种生长迅速，在生态保护林业和工业木材种植方面具有广泛的应用。杨树具有多种基因型，展示出不同的表型性状。了解不同基因型的表型性状不仅为其育种提供了坚实基础，还为开发、改良其品种提供了重要信息。叶片氮含量是一种重要的生理生化表型参数，与杨树光合作用密切相关，影响其生长速率、生物量累计与抗逆性等。近些年来无人机高光谱遥感技术迅速发展，为单木尺度的叶片氮含量反演(预测)提供了丰富的光谱信息，已成为当前低空尺度农林业生理生化参数反演的重要方法。
2、虽然高光谱影像数据具有丰富的冠层反射信息，但由于波段之间的相关性较高，容易产生休斯现象，严重影响反演模型精度与计算效率。当前相关研究主要基于嵌入式特征选择算法得到波段重要性排序，通过预定义模型所用的波段数量或根据预定义步长进行降维。但上述方法对回归模型进行了预定义，导致模型算法形式的选择受限。其次，上述方法忽略了动态...
【技术保护点】
1.一种基于高光谱影像数据的杨树叶片氮含量反演方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中对所述高光谱影像数据进行预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述SHAP值的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4，具体包括：
6.一种基于高光谱影像数据的杨树叶片氮含量反演系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所...
【技术特征摘要】
1.一种基于高光谱影像数据的杨树叶片氮含量反演方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s2中对所述高光谱影像数据进行预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s3，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述shap值的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s4，具体包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈珠琳，徐昇，庞丽峰，陶果丰，
申请(专利权)人：中国林业科学研究院资源信息研究所，
类型：发明
国别省市：
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