MAE-1D

二维卷积神经网络提高光谱图像植物性状检索精度

研究人员开发了一种新的高光谱成像植物性状检索方法，通过将一维光谱数据转化为二维图像。该方法利用EfficientNet-B0等卷积神经网络（CNN），与传统的一维序列处理相比，显著提高了预测精度。预训练的掩码自编码器（MAE-2D）进一步提升了性能，优于一维自监督方法。研究还采用了集成梯度和Grad-CAM等技术来识别驱动预测的关键光谱波长，并将其与蛋白质和水分含量等性状的既定叶片化学成分相关联。