一种数据增强融合模型解释的水稻叶片蛋白氮估算方法

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一种数据增强融合模型解释的水稻叶片蛋白氮估算方法
申请号:CN202511133430
申请日期:2025-08-13
公开号:CN120747753A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明涉及农业信息领域,且公开了一种数据增强融合模型解释的水稻叶片蛋白氮估算方法,通过从收集和预处理后的水稻叶片多源数据中分别获取氮素特征变量和水稻叶片蛋白氮含量,再从所获取的氮素特征变量中筛选出与水稻叶片蛋白氮含量密切相关的氮素特征变量样本集,根据对抗网络算法对筛选出的氮素特征变量样本集进行扩充,通过扩充后的氮素特征变量样本集,来构建水稻氮素估算模型,并对模型进行精度对比,得到最优水稻氮素估算模型,通过对最优水稻氮素估算模型进行可解释性分析,来提升模型的可解释性,有利于提高模型精度,提升了模型的可解释性,能为农户和农业管理者提供更准确、可靠的叶片蛋白氮含量信息。
技术关键词
变量 叶片 蛋白 生理特征数据 样本 无人机搭载高光谱成像系统 XGBoost模型 支持向量机回归 交叉验证方法 无人机高光谱数据 WGAN模型 生成式对抗网络 数据生成方法 K近邻 精度 误差 冗余特征 算法 特征选择