【摘 要】
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为快速准确检测植物体叶绿素含量,提出一种基于MMD迁移的光学特性参数反演方法。以绿萝叶片为研究对象,仿真光子在基于蒙特卡洛方法的单层平板模型上的运动轨迹,获得12 000幅
【机 构】
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南京农业大学人工智能学院,中国电子科技集团国睿科技股份有限公司,塔里木大学植物科学学院,塔里木大学南疆特色果树高效优质栽培与深加工技术国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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南京农业大学-塔里木大学科研合作联合基金项目(NNLH202006),中央高校基本科研业务费专项资金项目(KYLH202006、KYZ201914),新疆生产建设兵团南疆重点产业支撑计划项目(2017DB006),国家自然科学基金项目(31601545)
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为快速准确检测植物体叶绿素含量,提出一种基于MMD迁移的光学特性参数反演方法。以绿萝叶片为研究对象,仿真光子在基于蒙特卡洛方法的单层平板模型上的运动轨迹,获得12 000幅绿萝叶片仿真光亮度分布图,利用卷积神经网络对模拟光谱数据进行训练,得到预训练模型;基于预训练模型进行迁移学习,在少量实测绿萝叶片光谱数据上对模型进行微调,进行绿萝光学参数反演,得到吸收系数μa反演准确率为84.83%、散射系数μs反演准确率为83.33%;在此基础上引入最大均值差异方法,提升迁移效果。结果表明,与普通的模型迁移方法相比,
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