基于近红外光谱与图像识别技术融合的烟叶成熟度的判别

• 作者: 杨睿 宾俊 苏家恩 汪华国 王文伦 何承刚 陈颐 邹聪明
• 来源期刊: 湖南农业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 烟叶成熟度 近红外光谱 图像识别 数据融合 判别
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 烟草科学|Tobacco Science
• 页码范围: 406-411,418
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13331/j.cnki.jhau.2021.04.006

摘要

为提高鲜烟叶成熟度的识别精度,提出基于近红外光谱和图像识别的多源信息融合技术的烟叶成熟度判别方法:利用随机森林(RF)方法分别建立近红外光谱判别模型、图像判别模型和多源信息融合判别模型,对烟叶成熟程度进行检测.近红外光谱模型对红花大金元、K326和云烟87等3个烤烟品种烟叶成熟度的识别正确率分别为91.27％、90.43％、89.44％,图像模型的识别正确率分别为86.20％、86.96％、81.23％,融合模型的识别正确率分别为94.08％、94.78％和92.96％.与近红外光谱模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了3.93％;与图像模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了10.83％.