摘要
本发明涉及光谱检测数据处理领域,具体涉及一种基于深度学习的高光谱数据处理方法,包括以下步骤:步骤1、获取检测样品的高光谱信号,并对所述高光谱信号进行预处理,得到多个有效像素n;步骤2、将步骤1得到的每个有效像素n均在学习模型中进行学习,每个有效像素n均得到对应的深度特征;步骤3、将步骤2得到的多个深度特征均进行傅里叶变换,并将每个变换后的深度特征均与所述高光谱信号进行混合,得到多个混合信号;步骤4、将步骤3得到的多个混合信号全部输入随机森林模型中,对检测样品进行识别和检测。本发明提高了高光谱检测技术的准确性、高效性、快速性。