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基于高光谱成像检测猕猴桃冷害的研究

2022-03-30分类号:S436.634

【作者】戈永慧  宋进  潘磊庆  屠康  
【部门】南京农业大学食品科学技术学院  南京农业大学工学院  
【摘要】[目的]本文旨在建立基于高光谱成像技术检测猕猴桃冷害的方法,实现猕猴桃冷害的无损甄别。[方法]以‘红阳’猕猴桃为材料,通过分析其400~1 000 nm和1 000~2 000 nm波段下的光谱,比较不同预处理下的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型,选出正确率较高的模型,对该方法构建全波段和特征波段光谱信息的模型,并对结果进行比较。[结果]主成分分析(PCA)结果表明,不同冷害等级的猕猴桃样本可以区分,但相邻等级猕猴桃样本间存在少量重叠。自动标准化(Autoscale)为最佳预处理方式,基于Autoscale建立的SVM模型相对于其他模型具有更高的准确率。在400~1 000 nm波长范围,连续投影算法(SPA)选择特征波长相对于全波长的模型更优,建模集、预测集正确率分别为100%和94.2%,在1 000~2 000 nm波长范围,竞争性自适应重加权算法(CARS)选择特征波长比全波长模型效果更好,建模集、预测集正确率分别为92.3%和86.5%。[结论]高光谱成像技术可以全面、准确、快速地预测猕猴桃冷害程度,该技术为猕猴桃的流通、销售提供了理论依据。
【关键词】高光谱  猕猴桃  冷害  无损检测
【基金】国家自然科学基金-新疆联合基金项目(U2003114);; 江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
【所属期刊栏目】南京农业大学学报
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