农产品品质光谱成像的空间预测规律

• 作者: 姚凤莹 杨君荣 汪希伟 赵茂程 陈一鸣
• 来源期刊: 发光学报
• 学科: 工学
• 关键词: 空间预测 光谱图像 遗传算法 偏最小二乘 系统误差
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 发光学应用及交叉前沿
• 页码范围: 580-588
• 页数: 9页
• 分类号: TS201.2
• 字数: 5115字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/fgxb20183904.0580

摘要

由于受到化学检测手段限制,无法获取光谱图像中的农产品品质在各像素位置处的参考值,因此无法直接验证基于光谱图像得到的农产品品质空间预测结果.为探索基于光谱图像的农产品空间品质检测规律,本文采用计算机生成已知空间品质样本,并分别以固定曝光和变曝光方式采集不同灰度等级标准板的光谱图像.定量分析采集系统误差,借助样本区域光谱与区域指标之间的全波段偏最小二乘(ALL-PLS)和遗传特征波长偏最小二乘(GA-PLS)预测函数,研究出区域指标预测准确时样本空间品质指标的预测精度规律,建立光谱成像空间预测准确度模型.实验结果表明:变曝光方式下的数据采集可以提高光谱图像信噪比,在波段两侧极限处尤为明显;应用区域品质数据预测空间品质分布,空间预测误差主要受光谱图像采集噪声影响:即使区域预测准确,空间预测可能已完全失真.通过衡量数据采集系统误差,可以间接评价农产品品质空间预测的准确度.只有在数据采集系统误差在允许范围内时,光谱成像技术才可准确预测农产品品质的空间分布.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪希伟	南京林业大学机械电子工程学院	17	97	6.0	9.0
2	姚凤莹	南京航空航天大学机电学院	5	3	1.0	1.0
3	杨君荣	南京林业大学机械电子工程学院	3	7	1.0	2.0
4	陈一鸣	南京林业大学机械电子工程学院	3	11	2.0	3.0