一种用于叶片性状评估中物理模型和数据驱动模型的择优方法

一种用于叶片性状评估中物理模型和数据驱动模型的择优方法，本发明的叶片性状评估方法通过择优选择物理模型和数据驱动模型，显著提高了预测的准确性和模型的适用性。通过比较PROSPECT物理模型和GLM数据驱动模型在目标数据上的MAE，本发明能够选择出在特定数据集上更具优势的模型，有效解决了研究者在实际应用中难以选择最佳模型的问题。此外，该方法还通过减少对实验室和现场测量的依赖，降低了叶片性状评估所需的人工劳动和成本，使得研究更加高效。同时，该方法的灵活性和效率也使其能够在数据丰富的环境下或资源受限的情境中都能有效地应用，促进了科学研究和技术创新在遥感技术、机器学习和生态学等领域的发展。