高光谱结合图分割算法快速鉴别不同尺度产地陈皮

摘要：

以中药材陈皮为研究对象,建立一种高光谱结合图分割算法实现不同尺度产地陈皮样本快速无损鉴别方法.采集陈皮样品的高光谱图像并利用图分割算法快速获得相对反射率数据集,多种预处理算法对光谱数据降噪处理后,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)建立分类模型,利用预测集准确率筛选最佳模型,混淆矩阵评估模型性能.图分割算法相比常规人工提取方法时间减少80％.融合光谱一阶导结合PLS-DA模型是不同尺度产地陈皮样品的最优鉴别模型,省级行政区域和新会不同区域的陈皮样品的鉴别准确率分别为98.41％和99.05％.该新型图分割算法能够实现高光谱兴趣区域信息的快速、准确获取,结合高光谱技术可实现不同尺度产地陈皮样品的快速鉴别.

关键词：高光谱技术、图分割算法、化学计量学、陈皮、产地鉴别

所属期刊栏目：45

分类号：TS272.7(食品工业)

资助基金：国家重点研发计划;山东省重点研发计划项目;中国中医科学院科技创新工程项目

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：136-143