一种基于VAE-IAF的光谱自监督学习模型构建方法及其应用

本发明公开了一种基于VAE‑IAF的光谱自监督学习模型构建方法及其应用，搭建自监督学习模型框架，该框架包括：VAE‑IAF模型和光谱特征适应回归网络；VAE‑IAF模型包括变分自动编码器和逆自回归流，变分自动编码器的编码器对输入的高维光谱数据进行特征提取，获得光谱特征；逆自回归流对编码器提取出的光谱特征进行分布估计，得到优化后的潜在向量；光谱特征适应回归网络接收逆自回归流输出的优化后的潜在向量，进行回归预测，输出预测结果。基于光谱自监督学习模型实现对作物叶片锌含量无损检测，本方法检测精度高、不依赖大规模标注数据和复杂预处理步骤。