基于近红外光谱技术鉴别植食性金龟子的初步研究

• 作者: 吕欣航 方红 王小奇 田有文 高传部
• 来源期刊: 应用昆虫学报
• 关键词: 金龟子 快速鉴别 近红外光谱 支持向量机 模型
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 1288-1297
• 页数: 10页
• 字数: 6549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7679/j.issn.2095?1353.2015.154

摘要

【目的】植食性金龟子是我国的重要农林害虫，探索一种快速而准确地鉴别植食性金龟子的新方法，为将此法推及至其他鞘翅目昆虫的识别来建立研究基础。【方法】利用近红外光谱法对金龟子进行鉴别，提出了用支持向量机（Support vector machine，SVM）算法对15种植食性金龟子近红外光谱图（数据）进行分析，经过噪声波段去除后，用平滑求导与标准化法对的光谱进行预处理，选取金龟子标本150个，针对不同分类阶元和分类单元将66%样本谱图作为校正集，用 SVM 建立鉴别模型并对模型进行自身检验，用剩余样本图谱作为预测集对这些模型进行验证。【结果】模型的自身检验显示在金龟科4个亚科的鉴别模型中，鳃金龟亚科正确识别率为86%，其他样本的识别准确率均大于95%，在亚科不同属和属下不同种的鉴别模型中，除疏纹星花金 Protaetia cathaica (Bates)外，其他样本的识别准确率均为100%；模型的预测集验证结果显示，在不同分类阶元和分类单元的鉴别模型中，由于云斑鳃金龟 Polyphylla laticollis Lewis 样本较少未能正确识别，其他样本的识别准确率均为100%。整体试验结果较为理想，说明模型性能较好。【结论】基于已定金龟子建立的模型能够很好地鉴别大部分样本，采用近红外光谱扫描技术结合支持向量机得到的植食性金龟子鉴别模型具有很强的推广能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方红	沈阳农业大学植物保护学院	29	82	4.0	7.0
2	田有文	沈阳农业大学信息电气与工程学院	68	945	17.0	29.0
3	王小奇	沈阳农业大学植物保护学院	49	381	10.0	18.0
4	高传部	沈阳农业大学植物保护学院	6	8	2.0	2.0
5	吕欣航	沈阳农业大学植物保护学院	2	2	1.0	1.0