基于Copula-VAE的高光谱数据偏度校正和自编码生成方法

本发明公开一种基于Copula‑VAE的高光谱数据偏度校正和自编码生成方法，S1按照物质含量Y分组，计算各组偏度系数，增强对高偏度区域多次采样；S2对物质含量Y进行高光谱数据采集，并数据预处理；S3采用CNN反演模型对S2的光谱曲线X进行反演，获得初始反演值Ypred，建立“光谱曲线X→物质含量Y”的基线映射关系；S4将S2的光谱曲线X输入编码器的全连接层，分别输出参数θ、边缘分布参数的均值μ和对数方差log(σ2)，输入参数θ进行Copula采样，将Copula生成的均匀变量Ui转换为潜在变量Zi，将潜在变量Zi映射回数据空间，重构光谱曲线Xnew；S5计算多目标损失函数；S6将Xnew放入到CNN模型反演生成Ynew，形成新数据集(Xnew，Ynew)。本发明融合物理规律先验、偏度自适应机制与反演联动优化。