基于高光谱成像的马铃薯环腐病无损检测

为探讨高光谱成像技术无损检测马铃薯环腐病的可行性，采用反射高光谱（980～1 650 nm）成像技术，以120 个马铃薯样本（合格60 个，环腐60 个）为研究对象，对比多元散射校正、标准正态变换、卷积＋一阶导数等对建模的影响，优选出多元散射校正的光谱预处理方法；然后基于偏最小二乘回归系数法提取9 个特征波长（993、1 005、1 009、1 031、1 112、1 162、1 165、1 225、1 636 nm），建立特征波长下马铃薯环腐病的2 类线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）模型和4 类支持向量机（support vector machine，SVM）模型，即Fisher-LDA、马氏距离-LDA、线性核SVM、径向基核SVM、多项式核SVM和S型核SVM。结果表明，LDA模型中马氏距离法最优，SVM模型中S型核SVM最优，LDA模型整体优于SVM模型，最终确定基于马氏距离LDA的马铃薯环腐病判别模型为最佳模型，校正集、验证集识别率分别为100%和93.33%。实验结果表明高光谱无损检测马铃薯环腐病具有可行性