本发明涉及作物营养元素成分分析技术，具体涉及一种基于机器学习的无人机高光谱特征与作物叶片养分元素生态化学计量的反演方法。
背景技术：
1、目前，碳、氮、磷元素摩尔比值在作物叶片元素生态学中影响植物的生长、代谢和整体健康状况的重要因素，在作物的光合玉呼吸作用、营养平衡、病害抵抗力、生长发育等方面起到重要作用。然而，在实际测量过程中，多数仅仅聚焦于单一元素对其作物的影响。因此，能否准确测量其元素的摩尔比值在作物的生长过程中起到重要作用
2、目前的作物营养元素成分分析方法中，都存在一些不足之处，如x射线荧光光谱分析(xrf)等设备成本高，通常需要专业人员操作，且会对作物产生危害。无法满足在作物生长过程中实时监测。
3、基于碳、氮、磷元素摩尔比值在作物生长过程中的重要作用，急需寻找一种先进的监测手段，满足大面积作物实时精准监测的需求
4、机载高光谱成像技术是基于光谱技术与遥感技术而产生的新型检测技术，在实际过程中通过对采集大面积的光谱图像，实现对农田中作物中元素含量的采集，结合机器学习算法，构建图像中的光谱信息与碳、氮、磷元素摩尔比值的相互关系，实现对农田中作物的碳、氮、磷元素摩尔比值的快速、实时、精确检测
5、因此，通过建立图像中的光谱信息与碳、氮、磷元素摩尔比值的反演关系，将其应用与农田作物生长过程中的检测，对与科学指导作物生长具有重要意义。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于提供一种无人机高光谱特征与作物叶片养分元素生态化学计量的反演方法，通过深入分析作物生长所需的关键元素及其比例，实现对作物营养状况的精准掌握，从而提供更为科学和精确的管理方案。
2、本发明采用的技术方案是：一种无人机高光谱特征与作物叶片养分元素生态化学计量方法，包括：
3、s1，采用机载高光谱成像仪获取农田中作物的高光谱图像，并在获取过程中进行辐射校正、去除环境对其光谱的影响；
4、s2，将碳、氮、磷相关的的波长保留，去除其他波长，减少数据量，提高模型检测效率和性能并计算样本的摩尔比值；
5、s3，通过随机森林算法构建碳、氮、磷元素摩尔比值与无人机高光谱特征的反演关系；
6、s4，碳、氮、磷元素摩尔比值预测，随机森林回归模型通过投票或多数表决最终预测结果，并通过平均或取中位数方式整合每棵树的预测结果结果表明；
7、s5，科学管理。
8、进一步地，所述步骤s2中，
9、其中碳的波长为820nm时，该反射率通常与植物的总生物量正相关，生物量是估计碳存储量的一个关键指标；
10、氮的波长为680nm时，与叶绿素含量相关，叶绿素的含量间接反映了植物的氮营养状态；
11、氮的波长为760nm时，该波段与植物的健康状态和氮含量相关；
12、氮的波长为850nm时，通过与可见光区域的反射率比值或差值结合使用，可以估算植物的生物量和氮含量；
13、磷的波长为600nm，该波段可以间接反应其磷含量，碳、氮、磷的摩尔比值计算如下：
14、计算元素的摩尔质量：
15、碳(c)的摩尔质量约为12g/mol；
16、氮(n)的摩尔质量约为14g/mol；
17、磷(p)的摩尔质量约为31g/mol；
18、测定样本中各元素的质量百分比：假设已知土壤或植物样本中碳、氮、磷的质量百分比，分别为％c、％n、％p；
19、计算摩尔比值：
20、将各元素的质量百分比转换为质量，假设总质量为1克，那么碳的质量就是％c×1克，以此类推；
21、用各元素的质量除以其摩尔质量，得到摩尔数：
22、
23、最后，计算c:n:p摩尔比
24、c:n:p ratio＝moles ofc:moles ofn:moles of p。
25、更进一步地，所述步骤s3包括：
26、决策树的构建：随机森林中的每一棵树都是通过从原始数据集中随机抽取样本建立；
27、对于每个节点，会从所有特征中随机选择一部分特征，并找出最佳的分割点，这种随机性帮助提高模型的泛化能力，树的构建通常涉及到如下计算：
28、信息增益(information gain)：
29、
30、其中h(d)是数据集d的熵，a是特征，dv是特征a取值为v的子集；基尼不纯度(giniimpurity)：
31、
32、其中pi是数据集d中第i类的相对频率；
33、森林的预测：随机森林的预测是基于它的所有树的预测结果的；对于分类问题，每棵树投票一个类别，最终结果是得票最多的类别；对于回归问题，则通常取所有树预测结果的平均值，数学表达如下：
34、分类：
35、rfclass(x)＝mode{tree1(x),tree2(x),…,treen(x)}
36、回归：
37、
38、其中treei(x)是第i棵树对样本x的预测结果，n是树的总数；
39、误差估计：随机森林使用袋外错误来估计模型的性能；袋外错误是对于每棵树未使用的训练样本的预测错误的平均值；这相当于一个内置的交叉验证过程；
40、高光谱数据准备：将作物中不同摩尔比值的样本，并且确定输入的特征值和目标变量；
41、随机选择数据集；从已分类的样本组建数据集，并在其中随机选择样本，并进行有放回的抽样，形成用于随机选择的训练子集；
42、构建决策树·：基于特征的阈值，对训练子集的特征进行递归分割，构建诺干个决策树模型；
43、特征选择：在每个决策树的分割过程中，仅从特征集中随机选取部分特征。
44、更进一步地，所述步骤s5包括：
45、数据收集：利用高光谱遥感技术、土壤和植物组织分析等方法，收集作物生长过程中的关键数据，包括但不限于土壤的营养状况、作物叶片中的碳氮磷摩尔比以及其他微量元素含量；
46、经验知识库构建：整合农业先知经验、历史作物生长数据以及最新的农业研究成果，构建一个全面的经验知识库；这一知识库将作为系统提供决策支持的基础；
47、决策支持系统建立：基于数据分析结果和经验知识库，系统能够为农业生产者提供科学的决策支持；包括但不限于肥料使用建议、灌溉策略调整、病虫害防控方案；
48、用户交互界面管理：提供友好的用户界面，使农业生产者能够轻松访问系统建议、查看作物生长状态和环境数据；用户还可以根据自身需求，定制特定的监测和管理方案。
49、本发明的优点：
50、本发明首次将元素含量的摩尔比用于作物的检测标准，为一套基于随机森林实现作物营养元素摩尔比检测的方法，并能基于营养元素摩尔比的综合科学管理决策。
51、精准管理：通过深入分析作物生长所需的关键元素及其比例，实现对作物营养状况的精准掌握，从而提供更为科学和精确的管理方案；
52、预测能力：结合历史数据和先进的算法，系统具备预测作物生长趋势和潜在问题的能力，为预防性管理提供支持；
53、决策支持：综合利用先知经验和数据分析结果，系统能够为农业生产者提供全面的决策支持，帮助他们作出更为明智的管理决策；
54、易用性：用户友好的交互界面确保了所有用户都能轻松访问和利用系统功能，无论其技术背景如何。
55、除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
1.一种无人机高光谱特征与作物叶片养分元素生态化学计量的反演方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无人机高光谱特征与作物叶片养分元素生态化学计量的反演方法，其特征在于，所述步骤s2中，
3.根据权利要求1所述的无人机高光谱特征与作物叶片养分元素生态化学计量的反演方法，其特征在于，所述步骤s3包括：
4.根据权利要求1所述的无人机高光谱特征与作物叶片养分元素生态化学计量的反演方法，其特征在于，所述步骤s5包括：
