基于高光谱成像技术的鲜食核桃仁水分检测研究

摘要：

为实现对货架期内青皮核桃仁水分的快速预测,利用高光谱成像技术采集货架期核桃青皮光谱数据,测定核桃仁含水量,利用连续投影法(SPA)提取11 个特征波长,建立了偏最小二乘法(PLS)、多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型.结果表明,LS-SVM建模效果最好,预测集的相关系数Rp= 0.800 7,均方根误差RRMSEP = 2.189 7.研究表明,利用高光谱成像技术可以实现货架期青皮核桃仁水分快速预测,为青皮核桃的贮运销提供指导.

关键词：高光谱成像、青皮核桃、货架期、水分

所属期刊栏目：11

分类号：S123(农业物理学)

资助基金：山西省应用基础研究项目;山西省重点研发计划项目

在线出版日期：2021-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：58-61