基于图像和光谱信息融合的红茶萎凋程度量化判别

• 作者: 孙京京 宁井铭 张正竹 朱小元 李姝寰 黄财旺
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 数据融合 判别分析方法 图像分析 偏最小二乘法 红茶 萎凋 儿茶素与氨基酸比值
• 年，卷（期）: 2016,（24）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 303-308
• 页数: 6页
• 分类号: TS272.7|S123
• 字数: 4708字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.24.041

摘要

为了实现对红茶萎凋程度量化判别，该研究提出了一种将图像和光谱信息融合后分别与线性判别分析法和偏最小二乘法结合的技术，进行工夫红茶萎凋程度定性判别及儿茶素与氨基酸比值定量预测研究。通过对图像进行主成分分析，筛选出5个特征波长和对应的光谱特征值，基于灰度共生矩阵提取5个特征波长图像的纹理特征值，并采用连续投影算法优选出14个纹理特征值，然后分别以光谱和纹理特征值融合数据建立红茶萎凋程度的线性判别模型和儿茶素与氨基酸比值的偏最小二乘预测模型。结果表明：采用所研究的方法和建立的模型对工夫红茶萎凋程度判别准确率达到94.64%，儿茶素与氨基酸比值预测相关系数为0.8765，预测均方根误差为0.434，预测结果较好。证明应用这两种方法能实现对红茶萎凋程度量化判别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张正竹	安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室	97	1388	22.0	33.0
2	宁井铭	安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室	56	520	14.0	20.0
3	朱小元	安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室	4	39	4.0	4.0
4	孙京京	安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室	3	33	3.0	3.0
5	李姝寰	安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室	3	12	2.0	3.0