摘要
本发明公开了入侵植物叶绿素含量的预测方法及系统、存储介质，通过结合多光谱遥感技术和机器学习算法，实现了对入侵植物叶绿素含量的高精度预测，首先，使用多光谱图像获取技术采集待测区域的图像数据；接着，通过计算机视觉技术对图像中的植物进行分类和识别；然后，对识别的植物图像进行预处理并提取关键的光谱信息，如归一化植被指数、比值植被指数及差值植被指数；最后，利用这些光谱信息，通过随机森林模型预测植物的叶绿素含量，该预测模型经过精度评估和优化，确保能够提供准确的叶绿素含量预测，从而在地理信息系统中实现叶绿素含量的精确空间分布预测，本发明显著提高了入侵植物监测的效率和精度，对于生态监测与管理具有重要意义。
