一种基于多分支协同建模的高光谱水稻籽粒糯性判别方法

本发明针对传统水稻籽粒糯性判别方法效率低、主观性强、建模能力不足，且高光谱数据噪声复杂、糯性光谱差异微弱等问题，提出一种基于多分支协同建模的高光谱水稻籽粒糯性判别方法。通过S1利用高光谱成像系统采集糯性与非糯性水稻籽粒图像，获取光谱数据；S2通过SG平滑、非对称加权惩罚最小二乘法及多元散射校正的组合方法预处理光谱数据，降低噪声与干扰；S3构建多分支建模架构，含CNN局部特征提取模块、SRU谱序列建模模块、HorNet全局高阶建模模块，多分支特征经融合与池化注意力加权后，通过分类器输出判别结果；S4评估性能。本发明实现糯性高精度无损判别，为水稻育种中的种质筛选与品质评价提供技术支撑。