基于高光谱成像技术的不同产地小米判别分析

摘要：

高光谱成像技术被广泛应用于农产品的检测.基于高光谱成像技术结合机器学习算法无损鉴别不同地区的小米样本.将来源7个省份共计23份样品的小米样本根据地理区域划分为东北地区、河北、陕西、山东和山西共5大类,其中东北地区共6份样品,山西地区5份样品,河北、陕西和山东各4份样品.将每份样品均分为10等份并利用高光谱成像仪采集900～1700 nm波段内小米的高光谱数据.为了减少光照不均匀和暗电流对实验的影响,对采集到的高光谱数据进行黑白校正.利用ENVI软件选取小米高光谱图像的感兴趣区域(ROI),每份小米样品选取9个ROI.计算ROI内的平均光谱值,以此平均值作为该样本的一条光谱记录,最后共收集到2070条光谱曲线,其中东北类540条,山西类450条,其他河北类、山东类、陕西类各360条.为了减少样品表面的不平整性引起的散射现象,进而影响小米的真实光谱信息,对收集到的原始光谱进行多元散射校正预处理(M SC).采用随机划分法对校正过后的光谱数据划分训练集和测试集,测试集占的比例为0.3.利用线性判别分析(LDA)对不同产地小米的光谱数据进行可视化分析,将测试集代入训练好的LDA模型,做出预测结果的混淆矩阵(Confusion Matrix),结果表明LDA对于陕西和山西类的预测准确率为0.84和0.99,对于东北、河北和山东的预测准确率仅为0.68,0.68和0.40.进而采用递归特征消除(RFE)对小米的光谱信息进行特征选择,去除冗余的信息,提高模型的预测准确率.将RFE分别与支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)结合,对不同产地小米的判别进行对比分析.将小米光谱数据的训练集分别代入SVM-RFE和LR-RFE模型并结合3折交叉验证技术,以模型F值的微平均(Micro-averaging)最优选择出相应的特征子集.结果表明,LR-RFE选择的波长数为74个,其模型的Micro_F为0.59;SVM-RFE选择的波长数为220,其模型的M icro_F为0.66.将选择后的特征子集应用到测试集并将测试集分别代入SVM和LR模型,采用模型预测结果的混淆矩阵和模型的受试者工作特征曲线(ROC)作为评价方法.结果表明SVM-RFE对东北地区、河北、陕西、山东和山西的预测准确率分别为1,0.37,0.72,0和1,其ROC曲线下面积(AUC)分别为0.82,0.92,0.93,0.70和0.99.LR-RFE的预测准确率分别为0.92,0,0.97,0和0.80,其AUC分别为0.72,0.74,0.94,0.66和0.88.从预测结果可以看出SVM-RFE模型的综合分类性能优于LR-RFE,而对陕西类的判别LR-RFE要优于SVM-RFE,对于河北类和山东类两个模型都不能有效判别.这两个模型的预测准确率相比LDA有了一定的提升.

关键词：高光谱成像、小米、判别分析、递归特征消除

所属期刊栏目：39

分类号：O433.4(光学)

资助基金：国家"十三五"重点研发计划课题2016YFD0200602

在线出版日期：2019-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2271-2277