摘要
本发明涉及光谱分析技术领域,具体涉及基于光谱监测技术的植物生长监控保护方法,包括:对大豆植物种植区域中每个样本点的高光谱原始数据进行降维;基于高光谱降维数据的各波长组合的光谱响应值以及高光谱原始数据的各波长上最大响应变化量,获得任意两个样本点的修正马氏距离;根据任意两个样本点的修正马氏距离采样出基准点以及偏移点,从而确定虚拟点;所有的样本点和虚拟点构成扩充数据集,利用扩充数据集训练机器学习模型监测大豆植物长势。本发明旨在扩充用于大豆植物长势监测机器学习模型的高光谱数据集,以覆盖更多异常情况,提高算法的泛化能力,保证大豆植物长势监测的准确性。
技术关键词
监控保护方法
样本
波长
监测技术
训练机器学习模型
Sigmoid函数
权重计算方法
马氏距离计算方法
孤立森林算法
方差贡献率
大豆
长势监测
基准
数据
密度计算方法
系数计算方法
成分分析方法
光谱分析技术
矩阵