基于高光谱的水稻种子活力无损分级检测

摘要：

为研究高光谱图像技术用于水稻种子活力快速无损鉴别的可行性,本试验以不同老化程度的4个水稻品种共960粒水稻种子为材料,对样品进行人工老化后进行发芽试验,统计发芽率和根长,计算简易活力指数,据此将每个品种的样品划分为不同活力梯度组,采用高光谱图像技术,通过提取水稻种子的光谱反射率,结合Savitzky-Golay (SG)平滑算法、标准正态变量(SNV)和多元散射校正(MSC)对874～1 740 nm波段内的光谱数据进行去除噪声处理,采用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)进行特征波长选择,基于全波段光谱和基于特征波长分别建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型.试验结果表明,经MSC预处理后,采用SPA挑选的特征波长建立的PLS-DA模型,建模集和预测集的识别正确率分别达到100％和98.75％.研究结果表明,利用高光谱图像技术对水稻种子活力进行快速无损检测是可行的.

关键词：种子活力、高光谱、偏最小二乘分析、主成分分析、连续投影算法

所属期刊栏目：35

分类号：O434.3;Q94(光学)

资助基金：浙江省自然科学基金项目Y 14 C 130046;国家公益性行业农业科研专项201303002

在线出版日期：2016-06-12（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：34-40