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农业基础科学论文_基于高光谱成像检测猕猴桃冷

来源:无损检测 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-12-17

文章摘要:[目的]为实现猕猴桃冷害的无损甄别,本文提出了基于高光谱成像技术检测‘红阳’猕猴桃冷害的方法。[方法]通过分析400~1000 nm和1000~2000 nm波段下的光谱,比较不同预处理下的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型,选出正确率较高的模型后,对该方法构建全波段和特征波段光谱信息的模型,并对结果进行比较。[结果]主成分分析(PCA)结果表明,不同冷害等级的猕猴桃样本可以区分,但相邻等级猕猴桃样本间存在少量重叠。自动标准化(Autoscale)为最佳预处理方式,基于Autoscale建立的SVM模型相对于其他模型具有更高的准确率。400~1000 nm波长范围下,连续投影算法(SPA)选择特征波长相对于全波长的模型更优,建模集、预测集正确率分别为100%和94.2%,在1000~2000 nm波长范围,竞争性自适应重加权算法(CARS)选择特征波长比全波长模型效果更好,建模集、预测集正确率分别为92.3%和86.5%。[结论]高光谱成像技术可以全面、准确、快速地预测猕猴桃冷害程度,该技术为猕猴桃的流通、销售提供了一定的理论依据。

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