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马铃薯叶片早疫病的高光谱识别研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为实现马铃薯叶片早疫病的快速识别,达到尽早防治的目的,利用高光谱成像系统连续4天采集375~1018nm波段内的健康和染病马铃薯叶片的高光谱数据信息,并用ENVI软件提取感兴趣区域的光谱反射率平均值。分别建立基于全光谱(full spectrum,FS)、连续投影算法(SPA)和载荷系数法(x-LW)提取的特征波长的BP网络和LS-SVM识别模型,其中FS-BP、SPA-BP、x-LW-BP模型中预测集识别率分别为100%、100%、98.33%,LS-SVM模型的预测集识别率均为100%;SPA和x-LW提取的特征波长个数均仅占全波长的1.47%,大大简化了模型,提高了运算速率。实验表明:应用高光谱成像技术可以快速、准确地识别出马铃薯叶片早疫病,且SPA和x-LW可以作为特征波长提取的有效方法,为田间马铃薯早疫病的在线实时检测仪器的开发提供理论依据。 相似文献
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鲜枣可溶性固形物可见/近红外光谱检测建模方法比较 总被引：4，自引：1，他引：3
对采摘于一枣园的180个壶瓶枣样本,随机分成150个样本校正集和30个样本预测集。用FieldSpec3光谱仪采集光谱,并进行多元散射校正(MSC)预处理,之后分别利用连续投影算法(SPA)和逐步回归法(SRA)提取特征波长,并结合光谱理论分析确定,再分别基于偏最小二乘法(PLS)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建立壶瓶枣可溶性固形物含量预测的简化模型和全波段模型。结果表明,全波段PLS模型预测的相关系数和预测均方根误差分别为0.887 4和1.088 9,预测效果最好;建立的MSC-SPA-PLS模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.799 0和1.407 8,建立的MSC-SRA-PLS模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.822 4和1.3851,与全波段的MSC-PLS相比,精度均降低;建立的MSC-SPA-LS-SVM模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.796 3和1.145 8,与全波段的MSC-LS-SVM相比,精度提高;建立的MSC-SRA-LS-SVM模型预测精度很低,不适用。 相似文献
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基于近红外漫反射光谱的损伤猕猴桃早期识别 总被引：1，自引：0，他引：1
以贮藏1d的碰撞损伤猕猴桃、挤压损伤猕猴桃和无损猕猴桃为对象,分别建立了猕猴桃的Fisher判别模型、BP神经网络判别模型与最小二乘支持向量机(LSSVM)判别模型,综合比较了采用全光谱波长(FS)、主成分分析(PCA)提取特征变量与连续投影算法(SPA)优选特征波长作为各模型输入变量时,对各模型判别效果的影响.研究结果表明,SPA优选特征波长相比于PCA和FS有较明显的优势;3种判别模型均能基本满足实际要求,且LSSVM模型的识别性能最佳,其中SPA-LSSVM模型对预测集碰撞损伤样品、挤压损伤样品与无损样品的正确识别率分别达到100％、95％和100％,总的正确识别率为98.2％. 相似文献
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利用高光谱图像采集系统在400~1 000 nm波段范围内采集东亚飞蝗成虫、5龄、4龄和3龄的前胸背甲光谱信息;每个龄期提取15像素×15像素目标区域平均反射率信息作为样本信息;提出了一种基于K均值聚类和主成分分析(K-PCA)相结合特征波段提取方法,对比分析K-PCA和SPA(投影连续变换)2种特征波长提取方法,采用Fisher判别分析方法分别对K-PCA和SPA筛选的特征波长建立东亚飞蝗龄期识别判别模型,实验结果表明K-PCA筛选出的特征波长数少且正确识别率为98.25%。K-PCA筛选的特征波长为468 nm、555 nm、635 nm、710 nm、729 nm、750 nm、786 nm和899 nm。本文提取的东亚飞蝗特征波长为东亚飞蝗的龄期识别奠定基础,进而对蝗灾的监测与预防提供了技术支持。 相似文献
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油桃外部缺陷的高光谱成像检测 总被引：2，自引：0，他引：2
采用高光谱(420~1 000 nm)成像技术对"中油9号"油桃的4种外部缺陷(裂纹果、锈病果、异形果和暗伤果)进行检测判别。对400个样本(4种外部缺陷样本和完好样本)运用偏最小二乘回归(PLSR)从全波段中分别提取了10条特征波长,分别为497、534、657、677、696、709、745、823、868、943 nm。缺陷样本的高光谱图像经过主成分分析后,对876 nm下的单波段图像通过掩膜、Sobel算子处理,并对主成分图像经过区域生长算法实现缺陷样本的缺陷区域分割。对光谱数据进行主成分分析得到前10个主成分值,并对图像数据采用灰度共生矩阵(GLCM)提取得到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性、熵值)。将主成分值和纹理值融合建立极限学习机(ELM)模型对油桃外部缺陷进行检测判别。结果表明,该模型对缺陷样本的判别正确率为91.67%,完好样本的正确率为100%。 相似文献
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针对温室黄瓜早期霜霉病高光谱图像田间采集环境光照的影响及有效病害特征难以提取的问题，提出融合病害差异信息改进的竞争性自适应重加权算法(Competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)相结合的特征波段提取方法，并建立了黄瓜霜霉病早期检测模型。首先，采集黄瓜健康叶片和染病12d内每天的高光谱图像，按病程分为7类；提取感兴趣区域，并计算平均光谱作为光谱数据；采用包络线消除法确定霜霉病害差异波段，基于病害差异波段采用CARS对7个不同阶段的光谱数据分别提取特征波段，再利用SPA进行二次降维寻优；最后，将各特征波段组合，得到47个特征波段数据，据此建立最小二乘-支持向量机(Least square support vector machines, LSSVM)模型，用于病害检测。在94个叶片样本组成的测试集上进行了病害检测实验，结果表明，融合病害差异信息的Dis-CARS-SPA-LSSVM对染病2d到发病12d均能取得100%的检测识别率；对染病1d的测试集检测识别率达到95.83%，其中染病样本的召回率达到100%，相较于未融合病害差异信息的CARS-SPA特征提取方法识别率高4.16个百分点。说明所提出的Dis-CARS-SPA-LSSVM模型能够有效实现温室黄瓜霜霉病害的早期检测。 相似文献
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基于高光谱成像的青梅酸度检测方法 总被引：4，自引：0，他引：4
针对传统理化分析的青梅酸度检测方法破坏性大、耗时长、无法实现在线检测的不足,对基于高光谱成像技术的青梅酸度快速无损检测方法进行研究。采集了487个青梅样本在550~1 000 nm波段内的高光谱图像,经过光谱相对反射率校正和6种不同滤波后,分别利用连续投影算法(SPA)、遗传算法(GA)以及连续投影结合遗传算法(SPA+GA)3种光谱降维方法,提取了反映青梅内部酸度信息的特征波长,并建立波长与青梅p H值的偏最小二乘(PLS)预测模型,研究不同滤波和不同降维方法下的预测精度。研究结果表明:同一预测模型,Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波预测精度最高;相比SPA或GA单一算法降维,经5点S-G平滑滤波后SPA+GA光谱降维的方法,可显著降低模型复杂度,提高模型预测精度,预测集的均方根误差为0.070 6,相关系数为0.792 5。 相似文献
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基于线性判别法的生菜农药残留定性检测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农副产品农药残留超标现象,提出一种快速高效无损检测菜叶农药残留的方法。以4组生菜叶片为研究对象,分别喷洒丙酮和3种不同浓度的乐果农药(乐果和丙酮的体积比为1∶100、1∶500、1∶1 000),利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像(871.61~1 766.32 nm)。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域(ROI)并提取该区域的平均光谱,对ROI内的图像进行主成分分析(PCA)处理,提取PC1、PC2图像的纹理特征。采用连续投影算法(SPA)和主成分分析方法 (PCA)选取光谱数据的特征波长,分别利用线性判别法K最近邻法(KNN)、马氏距离(MD)和Fisher判别分析(FLDA)方法建立基于全波段、特征波段下光谱特征和光谱与纹理融合特征的农药残留检测模型。结果表明,基于SPA特征光谱和主成分图像纹理特征融合信息的Fisher模型较好,训练集和测试集分类正确率分别为98.9%和100%,利用近红外高光谱图像技术结合信息融合及Fisher算法鉴别农药残留等级是可行的。 相似文献
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基于高光谱成像分析的冬枣微观损伤识别 总被引：1，自引：0，他引：1
为减少微观损伤引起的储藏腐烂损失,延长冬枣的储藏期,提高冬枣的储藏效益,以山东沾化冬枣为研究对象,利用高光谱成像系统采集轻微损伤发生不到1 h的冬枣损伤部位的高光谱图像,得到波长在871~1 766 nm范围内的256幅高光谱分量图像。结合无信息变量消除法及相关系数法进行特征波长筛选,剔除不敏感波段,选取了944、1 035、1 187、1 376 nm 4个特征波长。对以上4个特征波长对应的分量图像进行主成分分析,选择第1主成分图像作为待分割图像,对其进行灰度变换等图像预处理,并运用自适应阈值分割法对其进行图像分割,实现了轻微损伤区域的有效识别。对100个轻微损伤冬枣样本的识别试验结果表明,所提方法的正确识别率为98%。 相似文献
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猕猴桃膨大果的近红外漫反射光谱无损识别 总被引：1，自引：0，他引：1
在833~2500 nm光谱范围内采集了120个猕猴桃膨大果和120个正常果的近红外漫反射光谱,采用变量标准化方法对光谱进行了预处理,基于Kennard-Stone方法对样本进行了划分,分别建立了基于全光谱(FS)、主成分分析法(PCA)提取的11个主成分和连续投影算法(SPA)提取的6个特征波长的偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和误差反向传播(BP)神经网络识别模型。结果说明,所建立的9个模型对校正集和测试集中猕猴桃膨大果和正常果的正确识别率均分别大于96.7%和93.3%。PCA提取的主成分数和SPA提取的特征波长数仅是FS中波长数的0.53%和0.29%,建立的模型更加简单,且识别效率较高。PLS和SVM模型的识别率普遍高于BP神经网络模型。9种模型中PCA-PLS识别率最高,其对校正集和测试集中膨大果和正常果的正确识别率均达到100%。该研究结果表明,近红外漫反射光谱技术可作为一种准确、高效的方法应用于猕猴桃膨大果的无损识别中。 相似文献
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感官检验棉花的品级,这是农村常见的一种检测手段.它的一个主要特点就是存在不确定性.这是由于检验员的品级检验水平存在一定的差异,其中有很多因素制约着检验的结果.文章对影响感官检验结果的因素进行了系统的分析. 相似文献
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《Journal of Agricultural Engineering Research》1998,69(3):249-254
A model to represent the discolouration of dried powder of carrots as a function of temperature was developed. Two types of carrots, Asian and European, containing large amount of lycopene and β-carotene, respectively, were tested. The dried powder was stored under an atmosphere with O2and at three different temperatures, 5,20 and 35°C. The surface colour of the powder was monitored during storage by a Hunter colour ratioa/b. In the proposed model, the rate of oxidation was assumed to be represented by the product of the fraction of concentration of oxidized pigment at arbitrary time and a specific rate of oxidation of pigment. The rate parameters in the proposed model were calculated by fitting the experimental data with smooth curves by trial and error at the end of the induction period but before discolouration took place. The frequency constant and activation energy, expressing the temperature dependence of the rate parameters, were expressed by the Arrhenius relation. The simulation results of a Hunter colour ratioa/bof dried powder at 25°C showed good agreement with the experimental data, suggesting that the proposed model was effective for the prediction of discolouration of dried powder of both types of carrot. The use of the induction period in the manner described may enable the shelf life of dried powder to be predicted. 相似文献
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从灾害经济学的角度探讨了城镇供水优化调度的必要性和可能性，认为在缺水不可避免的情况下，对供水进行优化调度可以减小缺水带来的损失，产生较好的减灾效益，特别是可以大大减小严重干旱的灾害效应。并根据水资源的特性，提出了缺水损失的计算模式以及优化调度的原则和方法。 相似文献
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