基于高光谱成像的苹果水心病无损检测

• 作者: 王思玲 蔡骋 马惠玲 龙怡霖
• 来源期刊: 北方园艺
• 学科: 农学
• 关键词: 苹果 水心病 高光谱成像 特征选择 支持向量回归 核函数
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 植物保护
• 页码范围: 124-130
• 分类号: S661.101
• 语种: 中文
• DOI: 10.11937/bfyy.201508033

摘要

以240个“秦冠”苹果水心病果和好果为试材,采集900～1 700 nm的近红外波段高光谱图像,选取高光谱图像中的苹果区域作为感兴趣区域(ROI)并计算其平均光谱,分别采用4种特征选择方法和3种核函数支持向量机(SVM)分类器对水心病果进行判别,以探讨利用近红外高光谱成像技术判别苹果水心病的可行性.结果表明:基于卡方检验和支持向量机递归消除(SVM-RFE)2种特征选择法优于基于F检验和决策树的方法.4种特征选择的3种核函数支持向量机(SVM)分类器在1～200个波段下对水心病果的判别正确率分别为:48.6％～70.2％、48.6％～72.0％、33.3％～71.8％、47.2％～70.8％.基于SVM-RFE检验的特征选择下,SVM对水心病果的正确识别率达到72.0％,为该试验选出的最优方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马惠玲	西北农林科技大学生命科学学院	54	736	16.0	23.0
2	蔡骋	西北农林科技大学信息工程学院	23	158	8.0	11.0
3	王思玲	西北农林科技大学生命科学学院	2	27	2.0	2.0
4	龙怡霖	西北农林科技大学信息工程学院	3	17	2.0	3.0