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941.
红茶感官品质及成分近红外光谱快速检测模型建立 总被引:2,自引:5,他引:2
以在发酵过程中小叶种工夫红茶为研究对象,分别建立了基于近红外光谱检测技术的感官品质评分和理化品质指标(茶黄素、茶红素、茶褐素、儿茶素和酚氨比)的定量分析模型。在模型建立过程中,探讨了特征变量优选方法对预测模型的影响。首先,对获取的近红外光谱数据进行标准正态变量变换法(standard normal Z transformation,SNV)预处理,进而采用联合区间偏最小二乘回归(synergy interval PLS,Si-PLS)、随机蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)、竞争性自适应权重取样法(competitiveadaptivereweightedsampling,CARS)和连续投影(successive projections algorithm,SPA),筛选出各品质指标的最优特征波长变量;最后基于优选波长分别建立各发酵品质指标的偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)线性预测模型和支持向量机(support vector regression,SVR)非线性预测模型。模型结果比较表明,Si、CARS、SFLA和SPA等变量筛选方法可有效压缩变量,以及进一步提高模型精度。非线性模型的预测均方根误差值(root-mean-square error of prediction,RMSEP)均明显小于PLS模型,相关性系数(correlation coefficient,R)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)均高于PLS模型。对于红茶发酵品质的检测上,非线性模型性能优于线性模型。感官品质、茶褐素和儿茶素的最优变量SVR预测模型的RPD值分别为3.923、3.234和5.462,酚氨比和茶红素模型的RPD值分别为2.815和2.223。除茶黄素的评价模型外(RPD为1.77),基于最优特征波长的各品质指标SVR模型的RPD值均大于2,表明模型具有极好的预测性能。研究结果为实现工夫红茶发酵品质的近红外光谱快速检测的实际应用奠定理论基础。 相似文献
942.
近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度 总被引:3,自引:2,他引:3
水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量(SSC)进行检测,采用偏最小二乘回归(PLSR),多元线性回归(MLR)和主成分回归(PCR)建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法(SPA)对预测模型精度的影响。研究结果表明:光谱经等间隔抽取(间隔5,115个变量)经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数(rpre)为0.828、校正均方根误差(RMSEC)为0.589、预测均方根误差(RMSEP)为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。 相似文献
943.
从农产品产地环境监测出发,针对农田土壤重金属污染问题,通过追踪一系列重金属污染事件报道,指出了进行农产品产地土壤重金属检测的重要意义;在综述现有重金属含量常规及新的检测方法基础上,分析了各自的优缺点,并针对农产品产地土壤重金属含量的检测问题,进行了现有各种重金属检测手段的对比分析,提出了目前农产品产地土壤重金属含量检测中面临的主要问题,为今后农产品产地环境中土壤重金属参数获取技术和低成本快速检测装备平台的研究和开发提供参考。 相似文献
944.
以温州苍南县沿浦湾滩涂土壤中的重金属含量为指标,采用环境污染指数、地累积指数和潜在生态危害指数综合评价重金属的含量水平及对生态环境的潜在影响。结果表明:沿浦湾滩涂土壤中重金属含量较低,均符合土壤环境质量二级标准。除了元素砷和汞,铜、铅、铬、锌、镉5种重金属的含量均为高潮带和中潮带高于低潮带。潜在生态危害系数和地累积指数的顺序均为砷(As)铜(Cu)铅(Pb)铬(Cr)锌(Zn)汞(Hg)镉(Cd);不同重金属的地累积指数的污染等级顺序为砷(As)铜(Cu)铅(Pb)=铬(Cr)=锌(Zn)=汞(Hg)=镉(Cd),砷(As)是主要生态风险因子;总的潜在生态风险指数为中潮带低潮带高潮带。综合三种评价方法,除砷在地累积指数评价中等级为无污染到中级污染,其余重金属现状评价结果均为轻微或低污染。 相似文献
945.
高光谱成像技术在茶叶中的应用研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
高光谱成像技术是一种融合了图像和光谱的检测技术,能同时获取待测物体的空间信息和光谱信息,因此该技术既可以直观反映研究对象外观纹理特征,又可以像光谱信息一样间接反映物体内部物理结构和品质成分特性。茶叶含有多种对人体有益的功能成分,具有较高的开发和实用价值。本文简述了高光谱成像技术的检测原理,分类综述了该技术在茶叶栽培管理、病虫害监测、生产加工、等级划分等方面的应用及不足,并提出了相应的解决措施,同时对其在茶叶领域的发展进行了展望,以期为促进茶叶精细化发展提供参考。 相似文献
946.
便携式X射线荧光光谱仪实验室异位检测法的实用性研究 总被引:2,自引:1,他引:2
采用分步取样法验证便携式X射线荧光光谱仪的实验室异位检测法的实用性,以ICP-AES法为基准,对土壤重金属Cr、Cu、As、Pb的含量进行测定,试验中选用70%土壤样品建立一元线性校准模型,30%土壤样品进行校准模型的验证。结果表明,便携式X射线荧光光谱仪实验室异位检测法的检出限分别为Cr 17.7 mg/kg,Cu 10.4 mg/kg,As 5.4 mg/kg,Pb 6.2 mg/kg,均低于国家土壤环境质量一级标准。对国内外标准物质进行多次重复测定,RPD在–8.9%~7.9%,说明仪器在异位测定重金属含量时具有较好的精密度与准确度。分析PXRF法与传统方法测定建立的拟合方程,其决定系数分别为0.817 3、0.787 0、0.673 3和0.722 1,表明PXRF室内异位法可用于土壤重金属Cr、Cu、As、Pb的快速测定;二次采样建立的验证模型R2分别为0.912 4、0.897 9、0.772 3、0.872 9,逐渐靠近理想模型,充分验证PXRF异位法的实用性和校准曲线的准确性,可适用于农田土壤Cr、Cu、As、Pb的快速测定、污染筛查,为土壤重金属速效测定提供有力依据;但仪器在异位测定As元素时准确性降低,建议异位测定时需进行数据校准。 相似文献
947.
种子的筛选和鉴别是农业育种过程中的关键环节。该文基于近红外高光谱成像技术(874~1 734 nm)结合化学计量学方法以及图像处理技术实现杂交稻种的品系鉴别及可视化预测。采集了3类不同品系共2 700粒杂交水稻的高光谱图像,用SPXY算法,按照2∶1的比例划分建模集和预测集。基于水稻样本的光谱特征,采用主成分分析(PCA)方法初步探究3类样本的可分性。采用连续投影算法(SPA),提取出7个特征波长:985.08、1 106、1 203.55、1 399.04、1 463.19、1 601.81、1 645.82 nm。基于特征波长和全波段光谱,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型。试验结果表明,所建模型判别效果较好,识别正确率均达到了90%以上,其中,SVM模型的判别效果优于PLS-DA模型,基于全谱的判别分析模型结果优于基于特征波长的判别模型。结合SPA-SVM校正模型和图像处理技术,生成样本预测伪彩图,可以直观的鉴别不同品系的水稻种子。结果表明,近红外高光谱成像技术可以实现杂交稻的品系识别及可视化预测,为农业育种过程中种子的快速筛选及鉴定提供了新思路。 相似文献
948.
番茄花果的协同识别是温室生产管理调控的重要决策依据,针对温室番茄栽培密度大,植株遮挡、重叠等因素导致的现有识别算法精度不足问题,该研究提出一种基于级联深度学习的番茄花果协同识别方法,引入图像组合增强与前端ViT分类网络,以提高模型对于小目标与密集图像检测性能。同时,通过先分类识别、再进行目标检测的级联网络,解决了传统检测模型因为图像压缩而导致的小目标模糊、有效信息丢失问题。最后,引入了包括大果和串果在内的不同类型番茄品种数据集,验证了该方法的可行性与有效性。经测试,研究提出的目标检测模型的平均识别率均值(mean average precision,m AP)为92.30%,检测速度为28.46帧/s,其中对小花、成熟番茄和未成熟番茄识别平均准确率分别为87.92%、92.35%和96.62%。通过消融试验表明,与YOLOX、组合增强YOLOX相比,改进后的模型m AP提高了2.38~6.11个百分点,相比于现有YOLOV3、YOLOV4、YOLOV5主流检测模型,m AP提高了16.56~23.30个百分点。可视化结果表明,改进模型实现了对小目标的零漏检和对密集对象的无误检,从而达到... 相似文献
949.
一种基于NIR-RED光谱特征空间的干旱监测新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤水分作为干旱监测的重要指标,一直是干旱遥感监测研究的重要内容。本研究利用MODIS数据的EVI、红波段反射率、近红外波段反射率数据构建了基于Nir-Red反特率光谱特征空间的EPDI模型进行土壤水分的反演。利用野外同步测量数据对PDI、MPDI、EPDI三种干旱指数模型获取的拉萨河流域土壤水分进行了验证和对比分析,研究结果表明EPDI能够更准确地反演土壤水分,其样本点的相对误差仅为0.1040,线性相关系数为0.9181,反演精度相比PDI、MPDI(0.1646、0.1472)分别提高了36.83%和29.35%,为利用遥感影像数据进行大尺度的干旱动态监测提供了新途径。并且相比MPDI,EPDI模型参数更容易获取,模型构建受人为因素影响小,从而为模型的大范围推广提供了可能,具有很好的应用意义。 相似文献
950.
农作物种子净度检测十分重要。净度是判别农作物种子质量高低、真伪的四项主要指标(纯度、净度、水分含量和发芽率)之一。净度检测是通过对样品中净种子、其他植物种子和杂质3种成分的检测分析,了解种子批中洁净可利用种子的真实重量以及其他植物种子和无生命杂质的种类和含量的过程:是水分含量、发芽率检测的前提和基础。如果净度检测环节出现错误. 相似文献