摘要
本发明提供了一种基于深度森林图像光谱数据融合的棉花营养监测方法,包括:采集棉叶高光谱数据和棉叶数码图像数据;分别对棉叶高光谱数据、所述棉叶数码图像数据进行预处理;构建优化的深度森林模型;基于优化的深度深林模型对棉叶高光谱数据和棉叶数码图像数据进行特征级融合、决策级融合和二次决策级融合;将二次决策级融合结果作为最终的棉叶氮含量监测结果。本发明构建了深度三层次融合模型,兼顾特征级融合、决策级融合以及混合融合方式,实现了多模态数据的有效融合,混合融合构建氮含量估测模型时评价指标值达到最优,显示出数据融合在利用高光谱数据和数码图像进行棉叶氮含量监测时的强大作用,为精准农业研究提供了有效途径。
技术关键词
营养监测方法
深度森林模型
Stacking集成学习
学习器
数码
图像
数据
棉花
决策
级联
扫描模块
精准农业研究
颜色特征提取
深度学习训练
灰度共生矩阵
KNN算法
拼接方法
输出特征
融合特征