В данном исследовании кукуруза выступает в качестве объекта исследования. Рассматривая проблему недостаточной точности мониторинга содержания азота в условиях выращивания в холодных регионах, после сравнения нескольких методов предварительной обработки был применён совместный метод обработки с использованием вейвлет-преобразования (DWT) и стандартизации переменных (SNV). Были систематически сравнены алгоритмы отбора признаков, включая конкурирующий адаптивный алгоритм повторного взвешивания (CARS), алгоритм удаления нерелевантных переменных (UVE), последовательный проекционный алгоритм (SPA), генетический алгоритм (GA) и генетический алгоритм с последовательным проекционным алгоритмом (GA-SPA), а также различные регрессионные модели: частные наименьшие квадраты (PLSR), опорные векторные регрессоры (SVR), ядерные экстремальные машины обучения (KELM), глубокие экстремальные машины обучения (DELM), XGBoost и одномерную сверточную нейросеть (1D-CNN), для комплексной оценки высокоспектрального отражения содержания азота в кукурузе. Результаты показали, что моделирование на полном спектре демонстрирует высокую степень подгонки на тренировочной выборке, но низкую точность предсказания на тестовой выборке с выраженным переобучением. Введение отбора признаков значительно улучшило производительность моделей, причём алгоритм GA-SPA показал лучшие результаты в извлечении признаков и подавлении избыточности. Лучший прогноз был достигнут при использовании признаков, отобранных GA-SPA, в сочетании с моделью DELM, при этом коэффициент детерминации R² на тестовой выборке составил 0,8111, а RMSE — 0,4930, что значительно превосходит другие комбинации. Также GA-SPA сохранял высокую стабильность прогноза в моделях PLSR, KELM и SVR. Результаты исследования показывают, что рамочная модель DELM, основанная на предварительной обработке DWT+SNV и оптимизации признаков с помощью GA-SPA, эффективно повышает точность и обобщающую способность отражения содержания азота в кукурузе, предоставляя надежную техническую поддержку для мониторинга питательных веществ и точного удобрения кукурузы в холодных регионах.

кукуруза; содержание азота; высокоспектральная технология; GA-SPA; DELM