一种基于神经网络模型的全光谱水体指标检测方法

本发明公开了一种基于神经网络模型的全光谱水体指标检测方法，涉及全光谱水体指标检测人工智能算法领域，本发明通过紫外、可见、短波近红外在185‑900nm连续波段范围（波长分辨率0.3nm）内的每一个波段的吸光度系数，利用人工神经网络建模，进行水体指标检测，实现水体中总磷、氨氮、总氮指标的检测；并基于化学计量学校正算法，提升总磷、氨氮、总氮指标检测的结果准确度。