基于PDWT与高光谱的生菜叶片农药残留检测

• 作者: 周鑫 孙俊 张晓东 杨宁 武小红 毛罕平
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 生菜 农药残留检测 小波变换 特征提取 近红外光谱
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 323-329
• 分类号: S636.2|O433.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.12.040

摘要

在离散小波变换特征提取算法基础上,结合有机物近红外谱区倍频中心近似位置,提出一种分段离散小波变换特征提取的方法.以4类农药残留水平(重度超标、中度超标、轻微超标、低于国标)生菜为研究对象,通过透射电镜对生菜叶片微观结构进行检测,并利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像.在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域并提取该区域的平均光谱,依据常见基团主要中心近似位置对平均光谱进行有效分段,以sym5为小波基函数,依次对每段光谱数据进行小波变换分解.通过每段不同层次高频小波系数曲线的奇异值分析,来获取光谱特征波段.为了便于判断特征提取波段的优劣,提出初步评估参数契合度,并结合支持向量机分类准确率进一步评估提取特征波段.试验结果表明:随着农药残留浓度的增加,生菜叶片内部嗜锇颗粒数量变多,而淀粉颗粒变少,细胞间隙逐渐变大.不同浓度农药残留的生菜叶片内部细胞排列结构方式和组织结构存在差异,从而使不同浓度农药残留的生菜近红外光谱具有一定的差异性.与离散小波变换特征提取算法相比,分段离散小波变换具有较高的预测分类准确率.分段数取值为4时,取得最佳的契合度、校正集、交叉验证集与预测集准确率分别为75％、95％、92.86％和90.63％.分段离散小波变换结合契合度参数评估,能有效提高光谱特征提取波段可靠性,为快速、准确地无损检测生菜农药残留提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓东	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	43	494	15.0	20.0
2	毛罕平	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	235	4472	37.0	54.0
3	杨宁	江苏大学电气信息工程学院	62	465	13.0	19.0
4	武小红	江苏大学电气信息工程学院	62	694	15.0	24.0
5	孙俊	江苏大学电气信息工程学院	133	1226	19.0	28.0
9	周鑫	江苏大学电气信息工程学院	7	27	3.0	4.0