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本发明公开了一种基于光谱新特征的反演叶片叶绿素含量的方法，将光谱新特征(△h)的训练数据集作为反演叶片叶绿素含量的自变量，基于步骤3获得的参数，利用套索算法对该部分数据进行降维处理；利用得到的降维数据作为最终回归模型的自变量进行多元非线性回归，建立带有套索算法约束的多元非线性回归模型，即LASSO‑MNR反演模型，利用LASSO‑MNR反演模型反演叶片叶绿素含量。本发明建立了基于套索算法的多元非线性回归模型(LASSO‑MNR)，该模型原理简单，操作方便，有效降低了光谱数据的冗余度，提高了反演精
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113177188 B
(45)授权公告日 2021.12.07
(21)申请号 202110415971.2 (74)专利代理机构 北京恒创益佳知识产权代理
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