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[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文,赖兴涛,张芳,石瑞瑶,古文君,王文森
为了实现对苹果品质的等级评价,对果梗的完整性进行检测是必不可少的.选取了苹果样本260个,其中果梗完整果104个、果梗不完整果92个、没有果梗果64个。利用高光谱成像技术提取苹果感兴趣区域光谱信息。采用逐步多元回归算法（stepwisemultiple linear regression,SMLR）从全波段（450970nm）提取了5个特征波长（594.78，572.08，599.84，626.48，666nm），采用连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
刘思伽 田有文 冯迪 张芳 崔博
苹果果实易发生病害，传统的苹果病害的检测不适应苹果分级在线检测的要求。为了实现病害苹果快速、有效的在线检测，采用高光谱成像技术对寒富苹果的炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病的病害果进行无损检测研究。根据正常区域与病害区域光谱相对反射率差异，提出改进流形距离方法。综合计算病害与正常区域，病害与果梗／花萼区域，正常与果梗／花萼区域的光谱相对反射率的总改进流行距离Ｌ值，从而从全波段中选择了３个特征波段，分别为７００，７６５，９０４ｎｍ。对７００ｎｍ特征波段下的图像进行阈值分割，以此获得掩膜图像，并对掩膜后的图像二次阈值分割提取感兴趣区域。将３个特征波段下对应的光谱相对反射率分别组合，作为ＢＰ神经网络的输．．．
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
张芳 邓照龙 田有文 高鑫 王开田 徐正玉
南果梨是一种重要的水果品种，其酸度是评估果品质量的重要指标之一。然而，传统的南果梨酸度检测方法通常需要破坏性采样和化学分析，不仅耗时费力，而且容易导致样品污染和浪费。因此，旨在探索一种基于高光谱成像技术的无损检测方法，以实现对南果梨酸度的快速、准确、无损检测。首先，采集室温20℃下不同贮藏天数南果梨的高光谱数据，其光谱波长范围为400～1 000 nm，并且通过理化实验测量南果梨样本的可滴定酸；其次，采用多元散射校正（multipli-cative scatter correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）、Savitzky-Golay平滑滤波等多种方法对光谱数据进行预处理，建立偏最小二乘回归模型（partial least squares regression,PLSR），选择出建模效果最佳的预处理方法，结果显示MSC方法效果最优；然后结合连续投影算法（successie projection algorithm,SPA）提取特征波段，在700～900 nm范围内确定9个特征光谱变量；最后，以提取出的9个特征光谱变量作为输入矢量，分别建立PLSR模型、极限学习机（extreme learning machine,ELM）模型以及遗传算法（genetic algorithm,GA）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）优化的BP神经网络模型。研究结果表明，基于MSC预处理和SPA算法特征提取的PSO-BP模型预测精度最高，效果最好，预测集决定系数Rp2=0.911,RMSEP=0.032。可见，基于高光谱成像技术的SPA-PSO-BP模型可用于南果梨酸度的检测，为南果梨的品质评价提供参考。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
李凯楠 沈广辉 叶文武 郑小波 王源超
[目的]传统的感官评价和理化分析等检测方法处理时间长，且不能满足批量检测的要求，本研究拟基于近红外高光谱成像技术探索一种快速、无损的大豆紫斑粒和霉变粒的识别方法。[方法]分别将供试种子归为正常粒和病变粒2类以及正常粒、紫斑粒和霉变粒3类，并随机将各类种子分为校正集（用于模型构建）和验证集（用于模型评估）。使用主成分分析（principal component analysis，PCA）结合最大类间方差法（Otsu）对大豆高光谱图像进行背景分割，以对不同类别种子的识别正确率为评价指标，探究光谱判别分析方法与特征波长取样方法的最佳组合方式。[结果]相比于支持向量机判别分析模型（support vector machine discriminant analysis，SVM-DA），基于全谱段构建的偏最小二乘判别分析模型（partial least squares discrimination analysis，PLS-DA）具有更高的识别正确率，对校正集和验证集的总识别正确率分别为95.81%和96.31%。基于竞争性自适应权重取样法（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）筛选了15个特征波长，以此构建的CARS-PLS-DA模型对外部验证集的识别正确率为94.26%，高于CARS-SVM-DA模型，可实现对正常粒和病变粒的有效区分。基于全谱段和连续投影法（successive projections algorithm，SPA）筛选的17个特征波长，分别构建了PLS-DA和SPA-PLS-DA模型，可进一步实现对正常粒、紫斑粒和霉变粒的区分。[结论]本研究所构建的判别模型，可实现对大豆紫斑粒和霉变粒的快速检测，为大豆生产、仓储和加工过程中病变种子的高通量快速无损识别提供了理论技术支撑。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
倪茜茜 祁亨年 周竹 汪杭军
为了实现市场上常见红酸枝类Ｄａｌｂｅｒｇｉａ ｓｐｐ．木材的快速无损识别，利用高光谱成像技术对不同红酸枝木材进行种类识别研究。以交趾黄檀Ｄａｌｂｅｒｇｉａ ｃｏｃｈｉｎｃｈｉｎｅｎｓｉｓ，巴里黄檀Ｄａｌｂｅｒｇｉａ ｂａｒｉｅｎｓｉｓ，奥氏黄檀Ｄａｌｂｅｒｇｉａ ｏｌｉｖｅｒｉ和微凹黄檀Ｄａｌｂｅｒｇｉａ ｒｅｔｕｓａ为研究对象，采集高光谱图像并提取感兴趣区域内的反射光谱，采用ｓａｖｉｔｓｋｙ－ｇｏｌａｙ（ｓｇ）平滑算法、标准正态变量变换（ｓｎｖ）和多元散射校正（Ｍｓｃ）对９５５～１ ６４２ ｎＭ波段光谱进行预处理，并通过主成分分析法（ｐｃａ），回归系数法（ｒｃ）以及连续投影法（ｓｐａ）选择特．．．
[期刊] 西南农业学报
[作者]
张恒 梁太波 宋效东 江鸿 郭文孟 戴华鑫 翟振 冯长春 张艳玲
【目的】为实现区域尺度上烟田土壤pH的快速估测。【方法】以四川省296份烟田土壤为研究对象，利用高光谱成像获取土壤390～2500 nm波段的光谱反射率，系统研究12种光谱预处理方法、2种特征波段选择方法和4种建模方法对烟田土壤pH高光谱估测模型精度的影响。【结果】在600～2500 nm范围内，不同pH的光谱反射率曲线差异明显；原始光谱经单一预处理或组合预处理方法处理后，建立的估测模型精度均有所提高；其中一阶导数（First derivative， D1）组合标准正态分布（Standard normal variate， SNV）为最佳光谱预处理方法。竞争自适应重加权采样算法（Competitive adaptive reweighted sampling， CARS）筛选出了93个土壤pH特征波段，主要集中在近红外波段800～2500 nm。无论使用光谱全波段还是主成分分析降维得到的光谱特征，核岭回归（Kernel ridge regression， KRR）和支持向量机（Support vector machine， SVM）两种建模方法都取得了比偏最小二乘回归（Partial least square regression， PLSR）和岭回归（Ridge regression， RR）更高的估测精度；但使用CARS筛选的特征波段建模时，PLSR和RR取得了比KRR和SVM更高的估测精度。其中基于D1-SNV预处理方法，使用CARS筛选特征波段建立的土壤pH PLSR估测模型精度较高，模型验证集决定系数为0.758，均方根误差为0.555，相对分析误差为2.034。【结论】运用高光谱成像技术在区域尺度上对烟田土壤pH进行较高精度估测是可行的，pH估测可采用D1-SNV-CARS -PLSR模型。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 牟鑫 程怡 胡博
为了研究检测苹果表面轻微损伤的有效的方法,以红富士苹果为试验样本,通过高光谱成像采集系统采集苹果样本的高光谱图像,根据正常苹果表面区域和刚损伤、损伤后(3,10,24h)的损伤区域光谱反射率平均曲线得到有效光谱区域;用掩膜法对图像进行背景分割,并基于有效光谱区域做主成分分析,选取第四主成分(PC4)提取损伤区域,运用阈值分割的方法建立提取损伤区域的算法模型;应用该算法模型对正常苹果和损伤苹果进行检测。检测结果表明:正常苹果样本正确检测率达到100%,损伤苹果样本的正确检测率为97.5%,总体检测精确度高达98.75%,说明利用高光谱成像技术可以有效快速检测出苹果表面的轻微损伤。
关键词：
高光谱成像 轻微损伤 检测 苹果
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
古文君 田有文 张芳 赖兴涛 何宽 姚萍 刘博林
为了实现蓝莓内部品质快速、准确检测,采用高光谱成像技术对蓝莓的糖度和硬度多指标同时进行检测研究。提出多阶段特征波长选择方法,即采用连续投影法(SPA)和逐步多元线性回归(SMLR)等特征波长选择方法同时将糖度和硬度的特征波长选择出来。通过高光谱成像系统(4001000nm)采集了200幅蓝莓图像,首先对高光谱图像进行多元散射校正、标准正态变量变换和Savitzky-Golay平滑等光谱预处理,选取最优的预处理方法。然后利用SPA或者SMLR选择出糖度的几个特征波长,在此基础上再利用SPA或者SMLR选择出
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
胡荣明 魏曼 竞霞 王纪华
【目的】对带病斑苹果树叶片的高光谱图像进行病斑提取,为作物病虫害的遥感监测提供支持。【方法】对带有病斑的苹果树叶片成像高光谱图像,从传统基于光谱特征和面向对象特征2个方向入手进行病斑提取。为减少高光谱图像波段之间的冗余,首先对高光谱图像采用PCA变换进行降维处理,利用降维之后的前11个波段,分别采用波谱角分类和面向对象分类的方法提取苹果树叶片病害区域。【结果】由于同物异谱和异物同谱现象的存在,波谱角分类算法在提取病斑时,对叶柄和叶脉产生了错误的分类,而且以像元为分类单位的波谱角分类,在分类结果图中存在椒盐噪声,而面向对象分类则避免了这一现象的发生。【结论】采用面向对象分类方法提取苹果叶片病斑的...
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
戈永慧 宋进 潘磊庆 屠康
[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
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
戈永慧 宋进 潘磊庆 屠康
[目的]为实现猕猴桃冷害的无损甄别，本文提出了基于高光谱成像技术检测‘红阳’猕猴桃冷害的方法。[方法]通过分析400～1000 nm和1000～2000 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后，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。400～1000 nm波长范围下，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1000～2000 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、销售提供了一定的理论依据。
关键词：
高光谱 猕猴桃 冷害 无损检测
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
姜凤利 杨磊 田有文 孙炳新 罗子旋
为探究软枣猕猴桃采后后熟过程中可溶性固形物含量（soluble solids content, SSC）变化和分布规律，利用高光谱成像结合化学计量学方法实现其SSC无损检测与可视化。首先，采集25℃下不同贮藏天数软枣猕猴桃的高光谱数据，并测定其SSC。其次，采用不同预处理方法对光谱数据进行处理，确定最佳预处理方法；然后，基于3种特征波段提取方法优选特征波段，构建偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）、极限学习机（extreme learning machine, ELM）和粒子群优化的极限学习机（particle swarm optimization-extreme learning machine, PSO-ELM）可溶性固形物含量预测模型。结果表明：基于竞争性自适应重加权采样算法（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）提取特征波长的PSO-ELM模型的预测效果最佳，测试集Rp2为0.934,RMSEP为0.952,RPD为2.277。最后，基于CARS-PSO-ELM模型计算软枣猕猴桃每个像素点的SSC，生成可视化分布图，直观地呈现出不同贮藏天数软枣猕猴桃SSC变化的空间分布特征，为软枣猕猴桃的品质评价和贮运销售提供重要参考。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
李斌 邹吉平 张烽 苏成涛 刘燕德 肖毅华
为实现准确评估和预测贡梨的冲击损伤，采用波长为397.5～1 014.0 nm的高光谱成像技术与力学参数相结合对贡梨的冲击损伤进行定量研究。利用基于单摆原理的碰撞装置以及智能数据采集系统获得峰值力、平均接触力、损伤面积和平均压强等力学参数，并对力学参数进行统计分析。利用高光谱成像系统获得损伤贡梨的光谱数据。使用Gap-segment求导、SG求导和基线校准(Baseline)3种光谱预处理方法对原始光谱进行预处理，将光谱数据与力学参数相结合分别建立偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLSR)和主成分回归(Principal component regression, PCR)模型。基于基线校准(Baseline)预处理方法，采用竞争性自适应重加权(Competitive adaptive reweighting sampling, CARS)和无信息变量消除(Uninformative variable elimination, UVE)2种算法进行特征波长的选取，将选取的特征波长作为输入变量并结合力学参数建立PLSR模型。力学参数统计分析和建模的结果表明：1)力学参数在一定程度上可以表征贡梨冲击损伤程度。力学参数的平均值随损伤程度的增加而增大，峰值力平均值从138.40 N增大至335.86 N;平均接触力平均值从77.13 N增大至188.20 N;损伤面积平均值从208.07 mm~2增大至544.42 mm~2;平均压强平均值从0.34 MPa增大至0.42 MPa。2)Baseline-CARS-PLSR模型对力学参数的预测效果最优，其峰值力、平均接触力、损伤面积和平均压强的预测集相关系数(R_P)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.892和31.527 N、0.883和18.861 N、0.895和54.411 mm~2、0.661和0.045 MPa。通过高光谱成像技术与力学参数相结合对贡梨冲击损伤进行定量预测具有一定的可行性，可为贡梨的品质分选及包装方面提供理论支持。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
孟田源 王转卫 迟茜 赵凡 翁小凤
【目的】研究应用高光谱成像技术无损检测生长发育后期苹果糖度的可行性。【方法】以生长发育后期的＂富士＂苹果为对象，基于采集到的波长９００～１ ７００ｎｍ高光谱数据，建立预测苹果糖度的偏最小二乘（ＰＬＳ）、支持向量机（ＳＶｍ）和极限学习机（ＥＬｍ）模型，并比较主成分分析（ＰＣＡ）和连续投影算法（ＳＰＡ）２种数据压缩或特征波提取方法对预测模型精度的影响。【结果】采用ＰＣＡ方法可将全光谱压缩至９个主成分，采用ＳＰＡ从全光谱的２３０个波长中提取出了１３个特征波长，两者相比，ＳＰＡ能更有效地提高模型预测能力。预测生长发育后期苹果糖度的最佳模型为基于ＳＰＡ的ＰＬＳ模型，其预测集相关系数为０．９４５，均方根误．．．
关键词：
高光谱成像技术 苹果糖度 无损检测
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张珏 田海清 王轲 张丽娜 于洋
为实现羊肉新鲜度的快速、无损检测,应用高光谱成像技术对不同存储天数的羊肉建立挥发性盐基氮TVB-N(Total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量预测模型。通过高光谱成像系统获取羊肉样本935～2 539nm的高光谱图像,选取样本左上、左下、右上、右下和中间5个位置20×20像素的方形作为感兴趣区域(Region of interesting,ROI),提取ROI并计算区域内样本平均光谱。利用二进制粒子群优化算法(Binary particle swarm optimization,BPSO)和相关系数分析法(Correlation coefficient,CC)提取羊肉TVB-N高光谱特征变量,结合偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和随机森林回归(Random forest regression,RFR)建模算法,分别建立表征羊肉TVB-N含量的BPSO-PLSR、BPSO-RFR、CC-PLSR、CC-RFR预测模型。依据袋外均方根误差RMSEOOB最小原则,对最佳回归子树和分裂特征2个主要参数进行寻优以提高RFR建模算法的预测精度。比较4个模型的预测效果发现,BPSO-RFR模型的预测精度最高,其校正集决定系数R_c~2和均方根误差RMSEC分别为0.87和2.99,预测集决定系数R_p~2和均方根误差RMSEP分别为0.86和3.36。综上,高光谱成像技术和机器学习算法的有机结合为快速有效检测肉品新鲜度提供了理论依据。
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