基于多光谱成像和可解释机器学习的盐碱胁迫下种子引发优化与预测方法

本发明公开了一种基于多光谱成像和可解释机器学习的盐碱胁迫下种子引发优化与预测方法，属于种子引发技术领域。该方法包括：S1、种子引发处理；S2、多光谱成像；S3、数据处理与特征提取；S4、构建智慧种子引发框架模型；S5、机器学习模型训练；S6、模型优化；S7、模型验证；S8、全局、类别和单粒种子水平模型解释。本发明显著提升了种子引发优化效率，大幅降低资源消耗与环境影响。多光谱成像与可解释机器学习的深度融合，提供了快速无损、高通量的新方法，为构建更可持续、更高效的农业生产体系开辟了新路径，尤其在应对日益严峻的土壤盐碱化和气候变化挑战方面，展现出卓越的应用前景。