1.一种烟叶产地鉴定和产地特征典型性数字化表征的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的烟叶产地鉴定和产地特征典型性数字化表征的方法，其特征在于，所述将收集的样品分为模型测试集和模型训练集，具体包括：
3.根据权利要求1所述的烟叶产地鉴定和产地特征典型性数字化表征的方法，其特征在于，所述对收集的所有样品进行化学成分测定，得到各样品的多种化学成分指标的含量数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的烟叶产地鉴定和产地特征典型性数字化表征的方法，其特征在于，所述常规化学成分包括总植物碱、还原糖、总糖、总氮、钾、氯和淀粉，所述无机离子包括硫酸根、磷酸根、mg和ca，所述多酚包括新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、莨菪亭和芸香苷，所述难挥发酸包括乙二酸、丙二酸、丁二酸、苹果酸、柠檬酸和香草酸，所述高级脂肪酸包括十四酸、十六酸、亚油酸、油酸+亚麻酸、十八酸和二十酸，所述氨基酸包括天冬氨酸、苏氨酸、丝氨酸、天冬酰胺、谷氨酸、谷酰胺、甘氨酸、丙氨酸、缬氨酸、胱氨酸、蛋氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、酪氨酸、苯丙氨酸、4-氨基丁酸、赖氨酸、组氨酸、色氨酸、精氨酸和脯氨酸，所述amadori化合物包括glu-an、fru-amb、fru-his、fru-pro、fru-val、fru-thr、fru-gly、fru-ala、fru-asn、fru-asp、fru-gln、fru-glu、fru-ile、fru-leu、fru-tyr、fru-phe和fru-trp，所述其他化学成分包括二氯甲烷提取物、茄尼醇和新植二烯。
5.根据权利要求1所述的烟叶产地鉴定和产地特征典型性数字化表征的方法，其特征在于，所述根据所述模型训练集中的各样品的化学成分指标含量数据，基于重要性指标，建立逐步判别模型，具体包括：
6.根据权利要求5所述的烟叶产地鉴定和产地特征典型性数字化表征的方法，其特征在于，所述基于逐步判别法，根据各样品的化学成分指标含量数据，筛选出重要性指标，具体包括：
7.根据权利要求6所述的烟叶产地鉴定和产地特征典型性数字化表征的方法，其特征在于，所述根据筛选出的重要性指标建立逐步判别模型，具体包括：
8.根据权利要求1所述的烟叶产地鉴定和产地特征典型性数字化表征的方法，其特征在于，所述根据所述bayes判别函数对所述模型测试集中的样品产地进行判别，具体包括：
9.根据权利要求1所述的烟叶产地鉴定和产地特征典型性数字化表征的方法，其特征在于，所述根据所述典则判别函数对所述模型训练集和所述模型测试集中的样品的产地特征典型性进行数字化表征，具体包括：
10.根据权利要求1所述的烟叶产地鉴定和产地特征典型性数字化表征的方法，其特征在于，所述烟叶产地鉴定和产地特征典型性数字化表征的方法，还包括：