高光谱技术结合特征波长筛选的牛肉品种多波段识别

利用可见/近红外(400～1 000 nm)及近红外(900～1 700 nm)高光谱成像技术结合特征波长筛选方法对安格斯牛、力木赞牛、西门塔尔牛3个品种的牛肉进行鉴别研究,且测定肉样的色泽、嫩度、pH值以及水分、脂肪、蛋白质含量。根据不同波段光谱的特点,分别对原始光谱进行预处理,并利用SPA、IRF和IRF-SPA方法筛选特征波长,建立基于全波段及特征波长下的PLS-DA牛肉品种鉴别模型。结果显示:400～1 000 nm波段采用SNV-IRF-SPA-PLS-DA方法建立的模型最优,校正集与预测集准确率分别为98.56%和97.12%,900～1 700 nm波段采用SG-SPA-PLS-DA方法建立的模型准确率为94.09%和96.04%,说明不同波段高光谱对牛肉品种识别均有较好的效果;400～1 000 nm波段的识别准确率优于900～1 700 nm,说明3种牛肉在色泽纹理上的差异比成分含量显著。研究表明,利用高光谱成像技术结合特征波长筛选方法能够获得较好的牛肉品种鉴别效果。     

宽波段高光谱成像技术在物证检验中的应用

高光谱成像技术在物证检验领域的应用具有非常重要的意义,其不仅能够记录物证的光谱特征用以分析物质成分,而且能够准确记录不同成分的空间分布情况,从而实现无损、快速、定位分析物证成分的功能。高光谱成像物证检验技术的光谱检测范围通常集中在可见-近红外区域,而现有基于高光谱成像技术的物证检测设备基本只能单独覆盖可见波段或者近红外波段,无法实现可见-近红外的宽波段检测需求。为了拓宽成像光谱仪的检测波段范围从而实现提高物证检验精度和增加物证检验种类的目的,首先分析了推扫式成像光谱仪的组成结构及工作原理,剖析了直接研制宽波段成像光谱仪的技术难度和高昂成本,最后提出了将短波段范围的400～1 000 nm可见高光谱成像仪和900～1 700 nm近红外高光谱成像仪相结合的方式实现宽波段范围的方法。通过2台高光谱成像设备线视场匹配将独立的2台设备联合作为1台设备使用,采用定标板辅助装调的方法实现2台高光谱成像仪线视场的像素级拼接,将设备拼接带来的误差降低到不影响输出结果的程度,最终研制出一种波段范围可达400～1 700 nm的可见-近红外宽波段高光谱物证检测设备。搭建实验系统,分别固定2台独立的短波段范围高光谱成像光谱仪,利用平移台带动检材沿着垂直于线视场的方向移动实现推扫,所获取的数据立方体具有400～1 700 nm的宽光谱范围, 400～1 000 nm的光谱分辨率为2.5 nm, 1 000～1 700 nm的光谱分辨率为4 nm。实验结果表明该方法的可行性,对于宽波段高光谱成像仪的研制具有指导意义,使高光谱成像仪在物证检验领域具有更高的应用价值和更广的应用范围。     

植物叶片可见与近红外光谱反射率数据库的建立与主成分分析

可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化植物柳树、樟、红花檵木、蓝花楹等48种植物150条叶片从可见光到近红外波段光谱反射率数据库,波长范围400～1 000 nm、间隔4 nm。并且分别对可见与可见到近红外两种波段范围进行PCA研究。结果表明：不同植物叶片按照红、绿、黄相同色相的光谱反射率曲线基本相似;但对于同一种植物,在可见光波段400～700 nm,因为体内叶绿素、叶黄素、叶红素和花青苷含量的不同,光谱反射率曲线有较大的差异;在近红外波段700～1 000 nm,所有植物叶片光谱反射率仅仅是大小不同,而同一植物光谱反射率基本不随波长变化。PCA分析表明：在可见光和可见与近红外波段前三个主成分的累积贡献率分别达到98.62%和94.97%。数据库及其PCA分析结果将为自然物体光谱重建、多光谱成像技术和遥感目标地物分类识别等领域应用提供支撑。     

光纤光谱仪绝对光谱辐射定标新技术

在700 nm～900 nm波段范围内,用1 000℃黑体标定光纤光谱仪(200 nm～1 100 nm),获得其在该波段范围内的绝对光谱响应函数.通过测量光纤光谱仪对不同色温下卤钨灯的光谱响应,将700 nm～900 nm波段的响应函数推延至400 nm～700 nm波段范围,最终得到400 nm～900 nm波段内的绝对光谱响应函数.光纤光谱仪对不同色温下卤钨灯的5次测量结果表明:在550 nm～900 nm范围内,所获得的绝对光谱响应合成不确定度小于3.53%.     

基于紫外‐可见透射光谱技术和极限学习机的早期鸡胚雌雄识别

为了对鸡种蛋胚胎进行雌雄识别,探究利用紫外-可见-近红外透射光谱进行鸡胚雌雄识别的可行性,搭建了鸡种蛋透射光谱检测系统,采用横向和竖向大头朝上2种放置方式获取210枚鸡种蛋孵化0~15 d的光谱,光谱范围为360~1 000 nm。构建极限学习机（ELM）鸡胚雌雄识别模型,通过比较不同放置方式和孵化天数下模型的识别准确率,发现竖向放置且孵化第7 d的识别效果最好;将竖向放置孵化第7 d的光谱初步分为紫外（360~380 nm）、可见光（380~780 nm）、近红外（780~1 000 nm）、紫外-可见光（360~780 nm）和全波段（360~1 000 nm）5个不同的波段范围来分析,预测集准确率分别为82.86%,77.14%,75.71%,84.29%和81.43%,筛选出360~780 nm的紫外-可见光波段为有效波段;在紫外-可见光（360~780 nm）波段,采用多元散射校正（MSC）去噪,并用竞争性自适应重加权采样算法（CARS）和连续投影算法（SPA）筛选特征波长降维,建立不经筛选特征波长、CARS筛选特征波长和SPA筛选特征波长的3种ELM模型。其中不经筛选特征波长的ELM模型识别效果最好,但输入变量最多,隐含层神经元为680且激活函数为sig时,预测集准确率为84.29%。SPA筛选特征波长的ELM模型识别效果次之,输入变量有9个,隐含层神经元为840且激活函数为hardlim时,预测集准确率为81.43%。CARS筛选特征波长的ELM模型识别效果最差,输入变量有27个,隐含层神经元为100且激活函数为sig时,预测集准确率为78.57%;用遗传算法（GA）优化ELM模型的权值变量和隐含层阈值,不经筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%,SPA筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%,CARS筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为81.43%。紫外-可见光波段不经筛选特征波长的GA-ELM模型识别效果和经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型相同,表明SPA筛选的特征波长变量能够有效反映360~780 nm波段的信息,SPA使用的变量数仅占紫外-可见光波段的2.14%,因此,雌雄识别最佳模型为紫外-可见光波段经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%,其中,雌性识别率为88.57%,雄性识别率为85.71%,单个样本平均判别时间0.080 ms。结果表明紫外-可见透射光谱技术和ELM模型为孵化早期鸡胚蛋雌雄识别提供了一种可行方法。     

IVISSA算法冷鲜滩羊肉嫩度的高光谱模型优化

高光谱成像可同时获取被检测对象的图像信息和光谱信息,并对其内部成分进行定性和定量分析。国内外学者采用高光谱对肉品品质的研究多集中在水分、菌落总数、色泽、 pH、挥发性盐基氮等方面,在肉品嫩度检测中应用区间变量迭代空间收缩法优选特征波长的研究鲜有报道。利用可见-近红外(400～1 000 nm)和近红外(900～1 700 nm)高光谱结合化学计量学方法对冷鲜滩羊肉嫩度进行无损预测,优选最佳建模波段。首先,采集羊肉的高光谱图像,提取样本感兴趣区域的光谱反射值,采用TA-XTplus质构仪测量滩羊肉嫩度;其次,将两个波段下的原始光谱数据进行多元散射校正(multiple scattering correction, MSC)、去趋势(de-trending)、基线校准(baseline)、标准正态变量(standard normal variable, SNV)、归一化(normalize)和卷积平滑(Savitzky-Golay)等预处理;分别采用连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)、竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、变量组合集群分析法(variables combination population analysis, VCPA)和区间变量迭代空间收缩法(interval variable iterative space shrinkage approach, IVISSA)对最佳预处理的光谱数据优选特征波长;最后,建立冷鲜滩羊肉嫩度的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)预测模型,优选最佳建模波段。结果表明:(1)滩羊肉嫩度的近红外高光谱模型的预测效果优于可见-近红外高光谱;(2)经过多种预处理方法所建立的滩羊肉嫩度的模型中,近红外区域的原始光谱(original spectra, OS)模型效果最优,其R_c=0.83,R_p=0.79, RMSEC=874.94, RMSEP=1 465.97;(3)近红外高光谱的原始光谱经SPA, CARS, VCPA, IVISSA四种方法共挑选出15, 16, 13和123个特征波长,占总波长的7%, 6%, 5%和54%;(4)近红外高光谱结合OS-IVISSA-PLSR建立的冷鲜滩羊肉嫩度预测模型最好,其R_c=0.85,RMSEC=850.86,R_p=0.79, RMSEP=1 497.11。IVISSA算法不仅可大幅度减少模型运算次数,还可以保证模型的精准和稳定性。研究表明, OS-IVISSA-PLSR模型对冷鲜滩羊肉嫩度进行高光谱的快速无损检测是可行的。     

不同贮藏温度下滩羊肉pH值的近红外高光谱动力学模型建立

为了比较4℃、15℃两种贮藏温度下滩羊肉pH值的变化,优选出滩羊肉贮藏期间的最优模型,采用pH酸度计测量样本pH值,建立两种贮藏温度下传统动力学的零级和一级模型;应用近红外(900～1 700 nm)高光谱成像采集两种贮藏温度下滩羊肉的光谱数据,剔除异常值后进行光谱预处理;使用连续投影算法(SPA)提取特征波长,建立全波段和特征波长的偏最小二乘(PLSR)预测模型;对比分析得到的最优光谱模型与动力学模型相结合,确定滩羊肉光谱动力学模型。结果表明,4℃和15℃的传统动力学模型的相关系数分别为0.502和0.912;4℃下原始光谱经PLSR建模后效果最优,相关系数R_c为0.821,R_p为0.863,15℃经SG-S(3,7)+De-trending(4)预处理后经PLSR建模效果最优,相关系数R_c为0.876,R_p为0.819。因此,高光谱结合传统动力学的模型检测羊肉pH值的方法是可行的,该模型可以预测15℃下滩羊肉的贮藏期。     

基于高光谱图像和判别分析的草地早熟禾品种识别研究

利用高光谱成像技术(550～1 000nm),采集了6个草地早熟禾品种新鲜叶片的高光谱图像,提取了叶片的光谱信息,运用Wilks’Lambda逐步判别分析法,从94个波段中选择了9个特征波段,根据特征波段的光谱信息,采用Fisher线性判别法,构建草地早熟禾品种的判别分析模型。结果表明,选择3个、6个和9个波段组合,对120个训练样本的识别正确率分别为98.3%,100%和100%,对60个测试样本的识别正确率分别为83.3%,96.7%和100%,说明以9个特征波段的光谱信息构建的草地早熟禾品种判别模型是合适的,利用高光谱成像技术结合判别分析法,为快速识别草地早熟禾品种提供了一种新的方法。     

基于高光谱成像技术和MNF检测苹果的轻微损伤

苹果损伤是一种发生在水果采摘和产后处理阶段的不可避免的主要缺陷。为了快速有效地识别苹果的轻微损伤,以具有代表性的双色红富士苹果为研究对象,提出了一种以高光谱成像和最低噪声分离(MNF)变换的苹果轻微损伤识别检测方法。首先,使用高光谱成像系统获取苹果的可见-近红外波段(400~1 000 nm)的图像,对比发现全波段的最低噪声分离变换比主成分分析(PCA)变换可获得更好的识别效果;其次,利用I-RELIEF算法对正常表皮和损伤区域的光谱进行分析得出权值系数图,依据该系数曲线挑选出了5个特征波段(560,660,720,820和960 nm);最后,特征波段和最低噪声分离变换开发了损伤苹果的识别检测算法。利用该算法对80个正常苹果和含有不同时间阶段轻微损伤的苹果进行试验,损伤识别总体正确率为97.1%,试验结果表明,利用该方法和选取的特征波段可以快速有效地识别苹果的早期轻微损伤,为利用多光谱成像技术和最低噪声分离变换在线检测苹果轻微损伤奠定了基础。     

可见/近红外实时成像光谱仪控制系统设计

针对高光谱成像需求,设计了一套可见/近红外实时成像光谱仪.光谱仪基于声光可调谐滤波器(Acousto-Optic Tunable Filter,AOTF)分光器件进行设计,光谱带宽为1.3μm,其中可见光相机工作在400～1000 nm波段,近红外相机工作在1000～1700 nm波段.光谱仪控制系统以现场可编程门阵列...     

基于二次迭代Monte Carlo的羊肉硬度定量检测研究

随着居民生活水平的提高和对健康饮食结构的重视,羊肉作为一种高蛋白且低脂肪和胆固醇的畜肉,需求量逐年上涨。根据国家统计局统计,2012年-2019年我国畜肉产业中羊肉产量占比从6.27%上升到9.02%。研究提出了一种基于二次迭代Monte Carlo（MC）算法剔除异常样本的羊肉硬度定量检测PLSR模型。采用GaiaSorter高光谱分选仪的Image-λ-V10E-H相机采集羊肉样品400~950 nm的高光谱数据,Image-λ-N17E相机采集羊肉样品900~1 650 nm的高光谱数据。首先,对比分析了S-G平滑、二阶求导、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等光谱预处理方法在消除噪声影响,提高光谱分别率等方面的能力,选取最佳光谱预处理方法。然后,在第一次MC抽样中,计算所有样本预测误差均值和标准差的平均值,以该平均值的2.5~3倍作为可疑样本阈值,3倍作为异常样本阈值;剔除异常样本,保留并标注可疑样本,进行第二次MC抽样,以样本预测误差均值和标准差的3倍值为阈值进行异常样本二次剔除;对第一次MC抽样中标注可疑样本进行二次检测。最后,对比分析了基于全波长建立的偏最小二乘回归（PLSR）模型和基于回归系数法（RC）提取的特征波长建立的PLSR模型。研究结果表明,所提出的二次迭MC算法可以准确判别可疑样本是否为异常样本,有效优化样本集,为建模提供良好的数据基础。以MSC作为光谱预处理算法基于400~950和900~1 650 nm两段高光谱数据建立PLSR模型的R2_P分别为0.947 2和0.978 3,RMSE_P分别为47.789 9和30.590 1 g,优于其他三种光谱预处理算法。另外,基于900~1 650 nm建立的PLSR模型明显优于基于400~950 nm波长样本集建立的模型。通过RC算法选取出羊肉硬度在400~950和900~1 650 nm波长范围的特征波长分别为14个（410,438,450,464,539,558,612,684,701,734,778,866,884和935 nm）和10个（915,949,1 085,1 156,1 206,1 262,1 318,1 384,1 542和1 580 nm）。其中,基于900~1 650 nm波长建立的PLSR模型的R2_P为0.985 0,RMSE_P为24.397 0 g,为羊肉硬度预测的最佳模型。结果表明,所提出的融合二次迭代MC算法的PLSR模型可以有效预测羊肉冷藏过程中硬度特性变化趋势,为羊肉品质无损检测相关研究提供参考。     

高光谱成像技术鉴别菠菜叶片农药残留种类

利用高光谱成像技术无损鉴别菠菜叶片农药残留种类。采用高光谱成像仪采集900~1 700 nm波段内的光谱数据,采用多元散射校正对光谱数据进行预处理。利用主成分分析对不同种类菠菜样品的光谱数据进行分析,结果表明主成分分析能在可视化层面对不同种类的农药残留菠菜样品进行有效判别。另外,将卡方检验特征选择算法分别与支持向量机、朴素贝叶斯、决策树和线性判别分析算法结合,并采用10-fold交叉验证评价方法,筛选出最佳波段和最优判别模型（线性判别模型）。筛选出的8个特征波长为1 439.3,1 442.5,1 445.8,1 449,1 452.3,1 455.5,1 458.7,1 462 nm,模型的预测准确率达到0.993且10次交叉验证的标准差为0.009。结果表明,基于高光谱成像技术能准确地识别菠菜叶片上的农药残留种类。     

基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别

玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6～911.4nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.     

基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别

玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6~911.4 nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.     

高光谱成像的煤与矸石分类

煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题.鉴于可见/近红外高光谱成像具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势,旨在探讨基于可见/近红外高光谱成像对黑色背景下块状煤与矸石准确分类的可行性,并基于特征波长筛选算法简化模型,为构建多光谱煤与矸石分选系统提...     

Box-Behnken法冷鲜滩羊肉蛋白质的高光谱模型优化

高光谱成像技术是一种将成像与光谱相结合的新型无损检测技术,属于间接分析方法;光谱模型的建立非常关键,需综合考察各建模因素间的交互作用。应用Box-Behnken法设计响应面试验优化冷鲜滩羊肉蛋白质含量的可见/近红外高光谱定量检测模型。使用可见/近红外高光谱成像系统采集冷鲜滩羊肉样本的高光谱图像,分析肉样反射光谱特性。采用二维相关光谱技术（2DCOS）,以冷鲜滩羊肉中蛋白质含量为“外界扰动”,研究扰动条件下光谱信号的动态变化,解析二维相关光谱谱图特征,寻找与微扰相关的敏感变量。分别采用多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）和标准正态变量变换（standard normalized variate,SNV）提取有用信号,优化所选特征波段光谱质量。为实现数据快速降维,减少大量光谱数据处理负担,采用变量组合集群分析法（variable combination population analysis,VCPA）和应用竞争性自适应加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）对2DCOS范围内特征波段进行二次优选。根据Design-Expert软件中Box-Behnken法设计响应面试验,以特征优选、光谱预处理及多元校正方法为考察因素,各因素中3种不同方法为水平,建立冷鲜滩羊肉蛋白质含量分析的优化检测体系。结果表明,波长473,679,734和814 nm处存在较强的自相关峰,473~814 nm范围内的特征波段为冷鲜滩羊肉蛋白质检测的敏感区域;MSC和SNV能够消除肉样自身散射作用的干扰,CARS和VCPA对特征波段进行二次优选,分别优选出了16和9个特征波长;各因素对蛋白质可见/近红外光谱模型预测性能的影响顺序为特征优选方法>预处理方法>多元校正方法,优选出2DCOS-SNV-LSSVM模型具有较高的运行速率和预测能力,其R_c=0.858 8,RMSEC=0.005 8;R_p=0.860 4,RMSEP=0.005 7。研究表明,Box-Behnken法在可见/近红外高光谱（400~1 000 nm）建模参数优化选择中的应用,可以有效地实现滩羊肉品质智能监控与质量安全快速无损分析,为分析对象光谱模型的优化及提高预测结果的准确性提供理论参考。     

激光诱导击穿光谱技术用于抹茶和绿茶粉的快速鉴别

研究利用激光诱导击穿光谱技术结合化学计量学方法快速鉴别抹茶和绿茶粉的可行性。抹茶与绿茶粉的主要区别在于茶树品种、栽培管理、生长时间和加工工艺。通过采集不同厂家生产的抹茶和不同杀青方式制成的绿茶粉在230～880nm的激光诱导击穿光谱并进行归一化预处理后,选用主成分分析(PCA),依据X-variables loadings获取用于鉴别抹茶和绿茶粉的特征波长,并基于特征波长建立线性判别式分析(LDA)模型。结果表明：基于特征波长建立的LDA模型能快速鉴别抹茶和绿茶粉,4个特征波长分别属于C(Ⅰ) 247.94 nm,Mg(Ⅱ) 279.60 nm,Ca(Ⅱ) 393.45 nm和Fe(Ⅱ) 766.68 nm;建模集和预测集的判别正确率均达到100%。采用激光诱导击穿光谱技术可以准确鉴别不同厂家生产的抹茶和不同杀青方式制成的绿茶粉。     

近红外高光谱成像技术用于转基因大豆快速无损鉴别研究

以近红外高光谱成像技术,结合化学计量学方法,研究了转基因大豆的快速、无损检测方法。实验以3种不同非转基因亲本(HC6, JACK, TL1)及其转基因大豆作为研究对象。采用高光谱成像系统采集874~1 734 nm波长范围的256个波段范围的高光谱图像,提取大豆的光谱信息,剔除明显噪声部分后,采用Moving Average(MA)平滑预处理的941~1 646 nm范围光谱数据进行分析。采用偏最小二乘判别分析算法(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA),对3种非转基因亲本大豆建立模型进行判别分析,其相应的建模集和预测集的判别正确率分别为97.50%和100%,100%和100%,96.25%和92.50%,结果表明,高光谱成像技术可用于非转基因大豆的识别。对非转基因亲本及其转基因大豆进行判别分析,基于全谱,3种的建模集和预测集的判别正确率分别为99.17%和99.17%,87.19%和81.25%,99.17%和98.33%;以x-loading weights提取非转基因亲本及其转基因大豆判别分析的特征波长并建立PLS-DA模型,3种的建模集和预测集的判别正确率分别为72.50%和80%,80.63%和79.38%,85%和85%,该结果表明非转基因亲本与转基因品种的判别分析是可行的,特征波长的选择也可用于非转基因亲本与转基因品种的判别分析。研究表明采用近红外高光谱成像技术对非转基因大豆、非转基因亲本及其转基因大豆进行鉴别是可行的,为转基因大豆的快速无损准确鉴别提供了一种新方法。     

基于高光谱图像和偏最小二乘的羊肉pH值特征波段筛选研究

波段筛选方法的选取以及随后的光谱特征波段的提取对高光谱模型效果的影响较大。为了快速准确检测羊肉的pH值,开展并讨论了利用两种特征波段筛选方法对羊肉pH值高光谱模型的影响研究。本研究采用二阶导数(2D)、多元散射校正(MSC)和中心化处理(mean-centering)相结合的方法对所提取纯肌肉部分的代表性光谱进行预处理,利用联合区间偏最小二乘(siPLS)和联合区间偏最小二乘结合遗传算法(siPLS-GA)对全波段473～1000 nm范围光谱进行特征波段的提取,并分别建立相对应特征波段范围羊肉pH的PLS预测模型,同时与全波段的PLS模型效果相比较。结果表明采用siPLS-GA提取的特征波长建立的PLS模型效果最优,其选取的特征波长点数为56,校正集相关系数(R_cal)和均方根误差(RMSEC)分别为0.96和0.043,预测集相关系数(R_P)和均方根误差(RMSEP)分别为0.96和0.048。siPLS-GA方法既能够减少建模使用的光谱变量,又可以提高模型精度,因此利用高光谱图像技术结合siPLS-GA可以实现羊肉pH的特征波段筛选和快速准确检测。