热损伤玉米种子的高光谱无损检测

玉米是世界主要粮食作物之一,使用不符合国家标准的劣质种子将严重影响玉米作物产量,如何快速准确高效鉴别劣质玉米种子亟待解决.采用高光谱图像系统获取900粒"豫安三号"玉米种子的900～1 700 nm光谱曲线,其中训练集和测试集比例为3:2,分别为540粒和360粒.利用电鼓风式烘干箱对种子损伤处理,获得不同损伤程度的玉米种子样本,采集光谱后完成发芽试验,以此判别种子活力.为提高信噪比,截取963.27～1698.75 nm范围内的玉米种子光谱波段作为有效波段;采用标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)两种预处理方式对原始光谱数据预处理,并采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)两种特征波段提取算法对预处理后的光谱数据提取特征波段,波长反射率作为输入矩阵X,预设样本类别作为输出矩阵Y;最后采用支持向量机(SVM)模型建模分析,研究结果表明:MSC-CARS-SVM模型为最佳模型,模型识别成功率为98.33％,其Kappa系数为0.985.在此基础上,采用遗传算法(GA)对SVM中惩罚系数c和核函数参数g寻优,模型准确率提升至100％,可实现对热损伤劣质玉米种子的鉴别.该研究为劣质玉米种子及其他作物种子快速鉴别提供了新思路和方法.