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草莓葉片含水率光譜數據實時分析、反演，構建了一套融合高光譜成像（HSI）技術與多種機器學習模型的反演體系。通過搭建 HSI 數據采集系統獲取草莓葉片光譜信息，經嚴格的數據預處理流程提取有效特征，深入對比偏最小二乘回歸（PLSR）、支持向量回歸（SVR）、梯度提升決策樹回歸（GBDTR）、ResNet 18 及寬度學習系統（BLS）等模型在不同超參數優化策略下的性能表現。

高光譜數據實時分析、反演技術實踐：從原理到行業深耕 （一）定制化反演模型開發 基于高光譜數據與目標參數的物理關聯，我們摒棄 “通用模型” 思路，為行業打造專屬反演方案。在農業領域，聯合科研團隊，解析不同水稻品種光譜響應機制，構建 “品種 - 生長期 - 光譜 - 氮含量” 四維反演模型，依托 “珠海一號” 高光譜衛星數據，實現縣域級水稻氮素精準反演，生成的施肥指導圖，讓畝均用肥量降低 12%，