基于近红外光谱的山核桃品种鉴别

摘要：

为实现对山核桃品种的快速鉴别,采集浙江临安山核桃、安徽宁国山核桃、美国山核桃和四川核桃共4种100个核桃样品的近红外光谱,对光谱数据进行了标准正态变量变换(standard normal variate transformation,SNV)预处理后,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)法实现了光谱的差异可视化,基本可实现4种山核桃的鉴别.为提高模型准确率,采用主成分分析降维后数据结合线性判别(PCA-LDA)的分类方法,该法对4种山核桃品种鉴别的校正集和验证集的分类准确度都达到了100％.结果表明,近红外光谱技术可实现对山核桃品种的快速鉴别.

关键词：山核桃、近红外光谱、品种鉴别、主成分分析、线性判别

所属期刊栏目：12

分类号：S24(农业电气化与自动化)

资助基金：国家级大学生创新创业训练计划项目202210341043

在线出版日期：2023-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：56-60