农作物冠层光谱信息检测技术及方法综述

相比传统的化学方法及主观视觉测定植物生理信息指标,通过光谱辐射仪对农作物冠层信息的评估更简单、快速和精确。本文结合近年来农作物群体信息的获取方法,综述了不同类型光谱仪尤其以国际上应用最广泛的Cropscan多光谱辐射仪在农作物群体叶面积指数、生物量、氮素及叶绿素的预测,病虫害的监测及产量预测中的应用。总结了不同类型的的植被指数(VIs)、冠层光谱的获取及光谱分析方法,比较了不同农作物建立相关模型的回归系数。总体上建立的数学模型的相关系数较高,能实现对农作物各种生理信息等的检测。此外,将多光谱辐射仪与多种传感器相结合所得到的综合信息对于全面评价农作物生长情况具有重要指导价值。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像,提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集,其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型,并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长,并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型,但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量,大大简化了模型,更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(R_p)分别为0.92和0.93,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%,取得了满意的结果。研究表明,近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量,为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

应用高光谱成像技术鉴别绿茶品牌研究

应用高光谱成像技术,基于光谱主成分信息和图像信息的融合实现名优绿茶不同品牌的鉴别。首先采集6个品牌名优绿茶在380～1 023 nm波长范围的512幅光谱图像,然后提取并分析绿茶样本的可见近红外光谱响应特性,结合主成分分析法找到了最能体现这6类样本差异的2个特征波段(545和611 nm),并从这2个特征波段图像中分别提取12个灰度共生矩阵纹理特征参量包括中值、协方差、同质性、能量、对比度、相关、熵、逆差距、反差、差异性、二阶距和自相关,最后融合这12个纹理特征和三个主成分特征变量得到名优绿茶品牌识别的特征信息,利用LS-SVM建立区分模型,预测集识别率达到了100%,同时采用ROC曲线的评估方法来评估分类模型。结果表明综合应用灰度共生矩阵变量和光谱主成分变量作为LS-SVM模型输入可实现对绿茶品牌的鉴别。     

基于高光谱成像技术的多宝鱼肉冷藏时间的可视化研究

提出了一种应用可见-近红外高光谱成像技术快速无损检测多宝鱼肉冷藏时间并实现其可视化的新方法。采集8种不同冷藏时间的共160个鱼肉样本的高光谱图像,并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。取120个建模集样本的光谱数据与其相应的冷藏时间建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,对40个预测集样本的冷藏时间进行预测,预测决定系数(R2)为0.966 2,预测均方根误差(RMSEP)为0.679 9 d,获得了满意的预测精度。最后,用所建模型对预测集图像上每个像素点的冷藏时间加以预测,采用IDL图像编程技术将不同的时间用不同的颜色表示,最终以伪彩图的形式实现多宝鱼肉冷藏时间的可视化。结果表明,高光谱成像技术与化学计量学结合可以准确预测鱼肉的冷藏时间,与图像处理方法结合可以实现预测时间的可视化,能形象、直观地展示出鱼肉的新鲜度状态和分布情况,为实现水产品加工的自动化奠定了基础。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像, 提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集, 其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型, 并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长, 并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型, 但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量, 大大简化了模型, 更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(Rp)分别为0.92和0.93, 预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%, 取得了满意的结果。研究表明, 近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量, 为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

应用近红外高光谱成像技术预测甘蔗可溶性固形物含量

为了探究应用近红外高光谱成像技术对甘蔗内部可溶性固形物（SSC）预测的可行性,试验样本选择三种不同品种中的240个甘蔗节作为研究对象。通过高光谱成像系统获取甘蔗节的近红外光谱信息和图像信息,并分别探讨了光谱信息和图像纹理信息对甘蔗可溶性固形物预测的可行性。采用最小二乘回归（PLSR）,最小二乘支持向量机（LS-SVM）及主成分回归（PCR）建模方法构建甘蔗可溶性固形物的预测模型。比较了连续投影算法（SPA）、无信息变量消除算法（UVE）及区间偏最小二乘（iPLS）特征提取方法对预测结果的影响。实验结果表明：基于甘蔗的光谱信息能实现可溶性固形物的预测,其中偏最小二乘回归模型的建模集和预测集的相关系数分别为0.879和0.843,均方根误差分别为0.644和0.742。通过UVE算法提取105个有效波长所建立的PLSR模型的建模集及预测集相关系数分别为0.860和0.813,均方根误差分别为0.693和0.810。