基于特征光谱的草莓品种快速鉴别

• 作者: 史德林 孔鹏飞 王新忠 邱白晶 闫润
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 草莓 品种鉴别 偏最小二乘-人工神经网络 近红外光谱
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 182-186
• 分类号: S603.7|S668.4|O657.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.09.032

摘要

应用近红外光谱技术对草莓品种快速鉴别进行了研究.通过比较7种预处理方法,确定SNV+ MAF +2D组合预处理方法最佳.采用相关系数阈值法提取了14个与草莓品种信息相关的特征光谱.建立了基于548 ～562 nm范围内14个特征光谱的PLS-ANN、PLSR、PCR 3种校正模型.经预测集样品验证,主成分数为9时的PLS-ANN模型最优,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.967 7和0.461.结果表明,通过提取少量特征光谱建立PLS-ANN校正模型能实现草莓品种的快速鉴别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新忠	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	39	417	10.0	19.0
2	邱白晶	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	88	1215	21.0	30.0
3	孔鹏飞	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	1	5	1.0	1.0