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申请/专利权人：内蒙古师范大学
摘要：本发明属于落叶松失叶率计算技术领域，公开了一种利用微分光谱估算针叶害虫危害落叶松失叶率的方法，其特征在于，该方法的步骤包括：数据的获取、光谱数据的预处理、模型的建立与验证。其中数据的获取主要包括高光谱数据、失叶率数据的获取；光谱的预处理主要通过ViewSpecPro软件提出异常光谱，同时进行平滑处理，在进行一阶求导获得微分光谱反射率，降低背景干扰。模型的建立与验证涉及到连续小波变换、敏感连续小波特征提取、失叶率估算模型、模型精度验证步骤。总体上通过微分光谱连续小波系数，利用偏最小二乘回归和支持向量机回归算法，构建失叶率估算模型，揭示高光谱对失叶率估算的潜力。
主权项：1.一种利用微分光谱估算针叶害虫危害落叶松失叶率的方法，其特征在于，该方法的步骤包括：步骤一，数据获取与加密处理：使用高光谱仪采集落叶松区域的光谱数据，并收集失叶率相关数据，对所收集的高光谱数据和失叶率数据采用RSA非对称加密技术进行加密处理；步骤二，光谱数据的预处理：利用基于机器学习的异常检测模型自动识别并剔除异常光谱，通过ViewSpecPro软件进行平滑处理，进行一阶求导以获得微分光谱反射率，使用多尺度微分技术提取更细致的光谱特征；步骤三，模型的建立与验证：利用连续小波变换和敏感连续小波特征提取技术处理微分光谱数据，结合偏最小二乘回归和支持向量机回归算法，利用深度神经网络构建失叶率估算模型；在历史数据集上进行预训练，并在实际应用场景中进行精度验证和模型微调；步骤四，构建基于云计算和边缘计算的实时数据处理框架，以便快速处理和分析新获取的光谱数据；步骤五：开发图形用户界面，提供数据可视化工具和交互式探索功能，使用户能够直观地查看数据和分析结果。
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百度查询： 内蒙古师范大学 一种利用微分光谱估算针叶害虫危害落叶松失叶率的方法
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