摘要
本发明提供了一种基于多模态数据的土壤养分含量反演方法，包括：土壤测量步骤，测量土壤的土壤物理特征和光谱数据；预处理步骤，对所述土壤物理特征和所述光谱数据进行预处理和除噪，完成数据集的构建；模型构建步骤，构建并训练基于卷积神经网络的土壤养分反演模型；养分预测步骤，由所述土壤养分反演模型根据所述数据集预测出所述土壤的土壤养分含量。本发明还提供一种基于多模态数据的土壤养分含量反演装置、存储介质及电子设备。借此，本发明通过联合土壤物理特征和光谱数据的多模态数据，可消除环境因素对光谱数据的影响，从而能够实时、精准地测量出土壤养分含量。
