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摘要：本发明公开了适用于薇甘菊入侵植物叶绿素含量的预测方法，通过结合多光谱遥感技术和深度学习算法，实现了对薇甘菊入侵植物叶绿素含量的高精度预测，首先，使用多光谱无人机获取技术采集待测区域的图像数据；接着，通过计算机视觉技术对图像中的植物进行分类和识别；然后，对研究区域的多光谱图像进行预处理并提取关键的光谱信息，如归一化植被指数、比值植被指数及差值植被指数；最后，利用这些光谱信息，通过机器学习模型预测植物的叶绿素含量，该预测模型经过精度评估和优化，确保能够提供准确的叶绿素含量预测，从而在地理信息系统中实现叶绿素含量的精确空间分布预测，本发明显著提高了薇甘菊入侵植物监测的效率和精度，对于生态监测与管理具有重要意义。
主权项：1.适用于薇甘菊入侵植物叶绿素含量的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：a、获取待测区域的薇甘菊入侵植物的多光谱和RGB图像以及叶绿素值；b、利用构建卷积神经网络模型对所述RGB图像中的薇甘菊入侵植物进行识别分类；c、对所识别的薇甘菊入侵植物部分的多光谱图像进行预处理，提取光谱值，计算28个植被指数。d、基于所述植被指数及薇甘菊入侵植物的叶绿素含量数据构建薇甘菊入侵植物叶绿素含量的预测模型，所述预测模型采用AdaBoost算法；e、对预测模型进行精度评估，预测精度达到预设标准后，用于对待测区域的薇甘菊入侵植物进行识别和叶绿素预测，得到薇甘菊入侵植物叶绿素含量的空间分布预测图。
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百度查询： 中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心) 中国农业科学院农业基因组研究所 适用于薇甘菊入侵植物叶绿素含量的预测方法
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