基于可见短波近红外高光谱图像的梳棉杂质关键波长的优选

• 作者: 刘亚 李雪莲 石砦 郭俊先 黄华
• 来源期刊: 新疆农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 梳棉 高光谱图像 杂质 波长选择 检测
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 352-358
• 页数: 7页
• 分类号: TS101.3|TP181|S562
• 字数: 5120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6048/j.issn.1001-4330.2016.02.023

摘要

[目的]以梳棉中多种杂质为研究对象,分析可见短波近红外梳棉高光谱图像,确定杂质检测中的关键或特征波长.[方法]提取高光谱图像中杂质和棉花的像素光谱,以像素分类效果为指标,采用主成分分析、独立于后端分类器的T检验准则的过滤器、特征选择和分类器结合的包装三种方法,确定杂质检测的关键波长,使用早期研究确定的二次判别分析分类器和后处理方法,对比三种方法所选波长的杂质分割效果.[结果]当使用包装方法选择的波长集合,其杂质检测好于主成分分析和过滤器方法.异性纤维总识别率为79.17％.其中,灰色丙纶丝、白色丙纶丝、黑色人发和黑色猪毛的识别率均超过了90％;透明地膜碎片、白色猪毛和透明丙纶丝识别较差.[结论]基于高光谱图像和包装法选择的最优波长集合,能够用于大部分普通杂质和异性纤维杂质的检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄华	新疆农业大学机械交通学院	27	85	6.0	8.0
2	李雪莲	新疆农业大学机械交通学院	62	178	5.0	11.0
3	郭俊先	新疆农业大学机械交通学院	63	417	11.0	17.0
4	石砦	新疆农业大学机械交通学院	21	98	6.0	9.0
5	刘亚	新疆农业大学机械交通学院	9	43	4.0	6.0