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基于高光谱成像技术识别苹果轻微损伤的有效波段研究

Effective Wavelengths Study on the Identification of Slight Bruises of Apples Based on Hyperspectral Imaging

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为了筛选出适用于开发苹果轻微损伤自动分级仪器的有效波段,以200个烟台富士苹果为对象进行研究.首先获取400～1 000nm波长范围内完好和轻微损伤后0、0.5、1h的苹果高光谱图像,然后提取完好与损伤样本感兴趣区域的平均光谱反射率数据,再利用载荷系数法(x-LW)、连续投影法(SPA)和二阶导数(second derivative)法提取特征波长,分别提取3、9和20个特征波长,并根据特征波长建立基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)和支持向量机(SVM)损伤识别模型.结果 显示,三种基于特征波长提取方法建立的SVM模型对测试集的识别率(分别为77.50％、91.88％、96.88％)均高于BP-GA模型(分别为75.63％、90.63％、93.75％),因此,SVM被确定为最佳苹果轻微损伤识别模型.最后,利用每一特征波长分别作为变量建立SVM模型.结果 发现,波段811 nm识别率达到90.63％,优于其他波段,被确定为苹果轻微损伤识别的最优波段.

沈宇、房胜、王风云、李哲、张琛、郑纪业

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山东省农业科学院科技信息研究所,济南250100

山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛266000

高光谱成像技术 轻微损伤识别 有效波段 连续投影法 二阶导数法 机器学习

山东省重点研发计划项目山东省农业科学院农业科技创新工程项目

2016CYJS03A01-1CXGC2017B04

2020

中国农业科技导报
中国农村技术开发中心

中国农业科技导报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.252
ISSN：1008-0864
年,卷(期)：2020.22(3)
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