基于高光谱反透射图像的新疆冰糖心红富士水心鉴别

采用高光谱成像技术结合化学计量法，采集新疆冰糖心红富士好果与水心病果样本在波长范围380～1 004 nm的可见近红外高光谱反透射图像，选取感兴趣区域获得平均光谱，对原始光谱采用直接差分一阶求导等9 种光谱预处理方法，再分别用主成分分析、快速独立分量分析、相关系数法完成数据降维，结合贝叶斯判别、K最近邻法、马氏距离判别、最小二乘支持向量机、二次线性判别方法识别是否有水心病。结果表明，主成分分析提取前15主成分，采用标准正态变量变换-主成分分析-最小二乘支持向量机与多元散射校正-主成分分析-最小二乘支持向量机模型识别效果最优，校正集和预测集识别率分别为100%和91.2%