利用近红外高光谱图像技术快速鉴别西瓜种子品种

• 作者: 何勇 刘飞 孔汶汶 张初 章海亮
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 近红外光谱 遗传算法 图像处理 西瓜种子 连续投影算法 极限学习机
• 年，卷（期）: 2013,（20）
• 页码范围: 270-277
• 页数: 8页
• 分类号: O657.33|S651
• 字数: 5351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.20.035

摘要

为了研究采用近红外高光谱图像技术对西瓜种子品种快速无损鉴别的可行性，该文采用近红外高光谱图像技术，通过提取西瓜种子的光谱反射率，结合Savitzky-Golay (SG)平滑算法，经验模态分解算法（empirical mode decomposition，EMD）和小波分析（wavelet transform，WT）对提取出的光谱数据进行去除噪声处理，采用连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）和遗传-偏最小二乘法（genetic algorithm-partial least squares， GA-PLS）进行特征波长选择。基于全波段光谱建立了偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA），基于特征波长建立了反向传播神经网络（back-propagation neural network，BP NN)判别模型和极限学习机（extreme learning machine，ELM）判别模型。试验结果表明，基于特征波长的BPNN模型和ELM模型的结果优于基于全部波长的PLS-DA模型，基于SG预处理光谱提取的特征波长建立的ELM模型取得最优的判别效果，建模集和预测集的判别正确率均为100%。结果表明应用近红外高光谱成像技术对西瓜种子品种鉴别是可行的，为西瓜种子的品种快速鉴别提供了一种新方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何勇	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	511	9054	45.0	65.0
2	章海亮	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	57	606	15.0	22.0
4	刘飞	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	77	1455	21.0	35.0
5	张初	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	21	438	12.0	20.0
6	孔汶汶	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	16	299	11.0	16.0