基于高光谱影像数据的杨树叶片氮含量反演方法和系统

本发明公开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，所述方法包括：S1、获取杨树种植区无人机高光谱影像数据和叶片样本氮含量数据；S2、对所述高光谱影像数据进行预处理，根据叶片样本位置和预处理后的高光谱影像数据提取对应的波段反射率数据，构建数据集，所述数据集包括叶片样本氮含量和对应的波段反射率数据，并划分训练集和验证集；S3、使用深度神经网络DNN结合SHAP算法，确定杨树叶片氮含量反演的初始波段集合；S4、使用序列浮动后向选择算法，确定杨树叶片氮含量反演的最优波段集合，并进而确定最终的杨树叶片氮含量反演模型。采用本发明，对不同氮含量的叶片样本均可以实现较高精度的反演。