基于高光谱成像技术对菜心种子霉变的识别

摘要：

为了鉴别健康与霉变菜心种子,本研究通过高光谱成像技术获得健康与霉变菜心种子光谱,建立判别模型.基于原始光谱和9种预处理后光谱建立支持向量机判别(SVM-DA)模型,发现基于一阶导数预处理后光谱的模型表现最出色,建模集和预测集的准确率分别为95.87％和95.74％.为了去除冗余或不必要的信息,采用遗传算法(GA)对原始光谱和各种预处理后光谱进行波段筛选,并再次建立SVM-DA模型,在这些模型中,FD-GA-SVM-DA模型性能最优,建模集和预测集准确率分别达97.71％和96.81％.研究表明,基于高光谱技术鉴别健康和霉变菜心种子具有可行性.

关键词：高光谱成像技术、菜心种子、霉变、支持向量机判别模型

所属期刊栏目：43

分类号：S643.7

资助基金：广州市重点领域研发计划;社会发展科技项目

在线出版日期：2024-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：146-150,156