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壶瓶枣自然损伤的高光谱成像检测
壶瓶枣自然损伤的高光谱成像检测
作者:
张晶晶
张淑娟
薛建新
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
壶瓶枣
自然损伤
高光谱成像
检测
摘要:
采用高光谱成像技术(450~1 000 nm)对壶瓶枣的5种自然损伤(缩果病、裂纹、虫害、黑斑病、鸟啄伤)进行识别研究.利用高光谱成像系统采集了5种自然损伤及完好枣一共663个壶瓶枣样本的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域(ROI),得到了样本的光谱数据.应用偏最小二乘回归(PLSR)、连续投影算法(SPA)从全波段中分别提取了9条、10条特征波长,利用Kennard-Stone算法将各类样本按照3:1的比例随机分成训练集(500个)和测试集(163个),并对其建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别模型,结果表明使用SPA-LS-SVM建立的壶瓶枣自然损伤模型的整体判别正确识别率为93.2%.运用主成分分析(PCA)对由SPA提取出的10条特征波长(535、595、657、672、685、749、826、898、964、999 nm)所对应的单波段图像进行数据压缩,分别采用Sobel算子、区域生长算法Regiongrow并结合主成分图像识别出163个壶瓶枣样本的边缘与自然损伤特征区域,得出平均正确识别率达到90.8%.研究结果表明:采用高光谱成像技术可以对壶瓶枣的自然损伤进行光谱判别和图像识别.
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文献信息
篇名
壶瓶枣自然损伤的高光谱成像检测
来源期刊
农业机械学报
学科
农学
关键词
壶瓶枣
自然损伤
高光谱成像
检测
年,卷(期)
2015,(7)
所属期刊栏目
农产品加工工程
研究方向
页码范围
220-226
页数
分类号
O657.3|S665.1
字数
语种
中文
DOI
10.6041/j.issn.1000-1298.2015.07.032
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张淑娟
山西农业大学工学院
122
728
14.0
22.0
2
薛建新
山西农业大学工学院
25
114
6.0
9.0
3
张晶晶
山西农业大学工学院
20
44
4.0
6.0
传播情况
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引文网络
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引证文献(3)
二级引证文献(9)
2020(11)
引证文献(1)
二级引证文献(10)
研究主题发展历程
节点文献
壶瓶枣
自然损伤
高光谱成像
检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
主办单位:
中国农业机械学会
中国农业机械化科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-1298
CN:
11-1964/S
开本:
大16开
出版地:
北京德外北沙滩1号6信箱
邮发代号:
2-363
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
11867
总下载数(次)
31
总被引数(次)
174483
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