圖1 甘薯樣本圖
圖2 采集流程
圖3 甘薯的光譜曲線(xiàn)(原始光譜、SNV預(yù)處理后的光譜與平均光譜)
分別采用MC-UVE、RF和SPA方法提取特征波長(zhǎng),如圖4所示。基于這三種方法提取出的特征波長(zhǎng)分別建立PLS-DA和LDA模型,均取得了較好的分類(lèi)結(jié)果。其中RF-PLS-DA模型表現(xiàn)最好,總的判別準(zhǔn)確率高達(dá)92.86%,健康、凍死、病害三類(lèi)分別的判別準(zhǔn)確率為97.14%,94.29%和87.14%。LDA分類(lèi)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,以三維散點(diǎn)圖的形式呈現(xiàn)在圖5中。
圖4 提取特征波長(zhǎng)
圖5 LDA模型的三維散點(diǎn)圖(MCUVE-LDA模型,RF-LDA模型和SPA-LDA模型)
結(jié)果表明:利用高光譜成像技術(shù)可以鑒別凍傷甘薯和病害甘薯,為甘薯的存儲(chǔ)與加工提供了理論依據(jù),為提升甘薯產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益提供幫助。
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