基于光谱与图像信息的杏鲍菇多糖含量检测

• 作者: 姬长英 宋镇 张波
• 来源期刊: 华南农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 高光谱图像 杏鲍菇 多糖 主成分分析 特征波长 纹理特征
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 104-110
• 页数: 7页
• 分类号: S646.9
• 字数: 6481字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201807047

摘要

[目的]利用高光谱成像技术实现杏鲍菇Pleurotus eryngii多糖含量的快速无损检测.[方法]利用高光谱图像采集系统获取350～1 021 nm波长范围内的杏鲍菇高光谱图像,同时利用苯酚-硫酸法测定对应样本的多糖含量.通过波段运算和阈值分割构建掩膜图像,使样本与背景相分离.采用主成分分析(PCA)处理原始高光谱图像,获得代表原始图像99％信息的2个主成分图像(PC1、PC2),然后利用连续投影算法(SPA)选出554.4、772.8、811.4、819.1、855.6、986.3和1 019.5 nm7个特征波长及对应的光谱特征,分别提取7个特征波长图像和2个主成分图像的纹理与颜色特征,最后利用偏最小二乘回归(PLSR)建立杏鲍菇样本基于不同图像特征与多糖含量之间的关系模型.[结果]从校正集决定系数(Rc2)来看,基于特征光谱+特征波长图像特征+主成分图像特征的模型效果最好,尺c2=0.954,RMSEc=0.341;从预测集决定系数Rp2来看,基于特征光谱+特征波长图像特征的模型效果最好,Rp2=0.868,RMSEP=0.539.[结论]该研究结果可为杏鲍菇多糖含量的快速、无损检测提供一定的参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬长英	南京农业大学工学院	214	3908	34.0	51.0
2	张波	南京农业大学工学院	12	86	6.0	9.0
3	宋镇	南京农业大学工学院	5	6	2.0	2.0