基于近红外高光谱图像分析的麦粒硬度分类研究

• 作者: 侯栋宸 孙志勇 张红涛 母建茹 田媛 阮朋举
• 来源期刊: 河南农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 近红外高光谱图像 光谱分析 偏最小二乘判别分析 小麦硬度 分类
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 畜牧? 兽医
• 页码范围: 181-184
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41|S512.1
• 字数: 2520字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15933/j.cnki.1004-3268.2015.04.040

摘要

为对小麦硬度进行自动检测，采集不同硬度小麦品种的近红外高光谱图像，将光谱数据经过求导处理后，提取950~1645 nm 有效光谱区间数据，然后经过多元散射校正，建立偏最小二乘判别分析(PLS - DA)模型。采用120粒小麦对模型进行训练，剩余的90粒进行检验，总体上模型分类准确率为99.63%。表明，采用近红外高光谱成像技术对单籽粒小麦硬度进行分类是可行的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红涛	华北水利水电大学电力学院	71	659	12.0	23.0
2	母建茹	华北水利水电大学电力学院	5	20	3.0	4.0
3	孙志勇	华北水利水电大学电力学院	5	24	3.0	4.0
4	田媛	华北水利水电大学电力学院	4	21	3.0	4.0
5	侯栋宸	华北水利水电大学电力学院	3	18	2.0	3.0
6	阮朋举	华北水利水电大学电力学院	3	15	2.0	3.0