一种基于高光谱图像的茶叶茶多酚定量预测方法

本发明属于茶多酚预测技术领域，具体涉及一种基于高光谱图像的茶叶茶多酚定量预测方法，旨在解决现有技术中茶多酚测量方法中的茶多酚表征参数单一，导致茶多酚预测精准度较低的问题。本发明将茶叶的高光谱图像输入到预测模型中即可预测茶多酚。预测模型的训练步骤包括采集茶叶的高光谱图像、筛选高光谱图像中的光谱波段特征、以及由颜色特征和纹理特征相融合的图像融合特征、获取茶多酚样本、根据光谱波段特征，图像融合特征和茶多酚样本训练预测模型。本发明通过采集茶叶的高光谱图像，同时提取茶叶的光谱波段特征和茶叶图像的纹理、颜色特征，可弥补现有技术中只包含单一特征导致的茶多酚含量预测不准确的问题，实现高精度的茶多酚含量预测。