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摘要
土壤养分含量是土壤肥力的重要指标，对作物生长和农业生产具有重要影响。
近红外和短波红外(VNIR-SWIR)漫反射光谱技术因其快速、经济、无损等特点，在
土壤养分预测分析中的应用越来越受到人们的重视。近年来，深度学习技术在土壤
光谱数据分析方面取得了显著成效，为土壤养分含量预测提供了新的思路。然而在
使用一维光谱数据建立土壤养分含量预测模型时仍面临不少挑战，这些挑战包括数
据维度不匹配、模型训练效率低下、数据分布不均匀以及数据量较少等问题。因此，
利用深度学习在图像处理领域的优势，建立简单普适又
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