基于光谱特征迁移学习的山地烟叶产量预测方法及装置

本发明公开了基于光谱特征迁移学习的山地烟叶产量预测方法及装置，涉及烟叶生产技术领域。包括：按照不同位置信息对目标域进行区域划分；通过源域的历史数据信息建立源域预测模型，并迁移获取每个区域对应的初步预测模型，标记其中一个为第一区域，对应的初步预测模型为最终预测模型；计算出每个区域的区域因子并进行验证；计算预测信息的综合信息并输入到最终预测模型，得到预测结果。本发明通过光谱特征的迁移学习，将平原地区的源域预测模型，应用到山地地区的产量预测中，降低山地地区训练样本的需求量，并且对山地地区进行区域划分，分别计算区域因子，从而获取对预测信息具强代表性的综合信息，提高产量预测的准确性。