利用高光谱图像技术鉴别庐山云雾茶产地

• 作者: 严霖元 吴彦红 吴瑞梅 艾施荣
• 来源期刊: 江西农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 BP神经网络 主成分分析 庐山云雾茶 产地鉴别
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 生物技术与工程
• 页码范围: 428-433
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3922字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13836/j.jjau.2014070

摘要

提出了基于高光谱图像技术的庐山云雾茶产地鉴别方法。利用高光谱成像系统采集地理标志庐山云雾茶和广西、四川、福建3个其他产地云雾茶的高光谱数据，采用主成分分析法从原始高光谱数据块中选取3个特征波长：792．20，831．47，870．97 nm，分别提取每个特征波长下的灰度图像的纹理特征，利用BP神经网络方法建立庐山云雾茶产地鉴别模型。模型训练时的回判识别率为97．25％，预测时的识别率为95％，说明利用高光谱图像技术追溯庐山云雾茶产地可行。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾施荣	同济大学软件学院	35	174	9.0	12.0
3	吴瑞梅	江西农业大学工学院	52	529	13.0	21.0
4	吴彦红	江西农业大学工学院	15	227	8.0	15.0
5	严霖元	江西农业大学工学院	25	263	10.0	15.0