高光谱技术分析茶树叶片中叶绿素含量及分布

植物叶片叶绿素含量及分布是植物营养信息表达的一个重要指标.以茶树为研究对象,利用高光谱技术分析茶树叶片中叶绿素含量及其分布.通过采集茶树鲜叶的高光谱图像,利用7种不同的算法从高光谱数据中提取相应的特征参数,并根据特征参数和叶绿素含量的参考测量值分别拟合出相应的预测模型.结果显示,二次土壤调节植被指数算法提取的特征参数最...     

近红外高光谱的活体玉米叶片水分成像研究

无损检测植物叶片水分对植物生理生化研究及灌溉管理和旱情监测等均具有重要意义。利用Gaia Sorter近红外高光谱仪(900～1 700 nm),以不同生育期的60个鲜活玉米叶片为试验材料,对叶肉不同区域的平均光谱及烘干称重法得到的水分含量分别用偏最小二乘法(PLS)及逐步多元线性回归(SMLR)进行建模分析。结果表明,验证集决定系数/标准偏差分别为0.975/1.18和0.980/1.02,均取得较好的预测效果,可实现单个玉米叶片平均含水量的测定;SMLR优选的特征波长(1 406和1 692 nm)建模预测结果表明,利用高通量近红外相机结合滤光片方法实现玉米叶片冠层或高空遥感测量的可行性。同时,进行了叶片不同区域水分含量的成像分析,结果表明,验证集中6个叶片的叶肉与主叶脉区域水分含量的参考均值和预测均值的相关系数均达到0.85以上,预测结果与实际情况相符合。     

高光谱成像的柑橘病虫害叶片识别方法

为监测柑橘生长状况,实现病虫害无损识别,利用高光谱成像技术和机器学习方法进行柑橘病叶分类研究。使用高光谱成像仪采集46片柑橘正常叶、46片溃疡病叶、80片除草剂危害叶、51片红蜘蛛叶和98片煤烟病叶的高光谱图像,在478～900 nm光谱范围内对每个叶片一个或多个发病区提取5×5的感兴趣区域（ROI）,将ROI内每个像素的反射率值作为光谱信息,则一个ROI得到25个光谱信息样本,最终五类叶片共得到13250个光谱样本。利用随机法将全部样本划分为9 938个训练集和3 312个测试集。分别采用一阶求导（1stDer）、多元散射校正（MSC）和标准正态变换（SNV）三种方法对原始光谱信息进行预处理,对不同预处理方法后的数据采用主成分分析法（PCA）提取特征波长。1st Der预处理后得到7个特征波长,分别是520.2,689.0,704.8,715.4,731.2,741.8和757.6 nm;MSC和SNV预处理后得到7个相同的特征波长,分别是551.9,678.5,704.8,710.1,725.9,731.2和757.6 nm;原始光谱得到7个特征波长,分别是525.5,678.5,710.1,720.7,725.9,757.6和762.9 nm。分析PCA后的样本分布散点图可知,正常叶片、溃疡病叶片和红蜘蛛叶片样本有一定程度聚类,除草剂叶片和煤烟病叶片样本有大量重叠,仅依据PCA不能完成病虫害叶片的识别。对全波段（FS）和PCA特征波长数据在不同预处理方法下进行支持向量机（SVM）和随机森林（RF）建模,结果表明：数据在1stDer预处理方法下识别效果最佳,1st Der-FS-SVM模型总分类精度（OA）为95.98%,Kappa系数为0.948 2,1st Der-FS-RF模型OA为91.42%,Kappa系数为0.889 2,1stDer-PCA-SVM模型OA为90.82%,Kappa系数为0.881 6,1stDer-PCA-RF模型的OA为91.79%,Kappa系数为0.894;对PCA选择的特征波长数据建模,SVM和RF模型下识别率均达到84%,全波段下模型识别率在88%以上,FS数据建模效果优于PCA特征波长。研究结果表明,高光谱成像技术结合机器学习方法进行柑橘叶片分类是可行且有效的,为柑橘病虫害的无损准确识别提供理论根据。     

高光谱成像用于中医舌诊舌苔信息提取

舌苔信息的提取对于中医舌诊客观化起着非常重要的作用,目前中医舌苔信息提取多基于图像处理技术,用数码相机拍摄舌体RGB彩色图像,然而,现有的方法在信息量方面还不能满足中医临床的需要,为了探究舌体更多信息,本研究将高光谱成像技术用于中医舌诊舌苔信息的提取中,以获得在全波段内舌体信息进而为中医舌诊诊断方式以及客观化提供一种新途径。首先运用高光谱采集系统采集来检者舌体在371.200 0～992.956 0 nm之间的343个波长的高光谱信息,并且记录来检者的中医舌诊的临床诊断结果,然后对采集到的16例来检者的高光谱图像进行感兴趣区域提取,即将舌体信息与背景信息进行分离,进而对提取的感兴趣区域舌质与舌苔光谱信息和图像信息进行处理。由实验结果分析发现,16例来检者舌苔和舌质部分光谱差异最大波段位于525～600 nm之间,对382.108 0～963.668 0 nm之间均匀提取9个波长处的舌体单一波长的二维图像信息并进行图像绘制,通过对比来检者舌体实际情况发现在527.548 0 nm处能够很好的真实反映舌体表面舌苔附着情况,实验结果表明,高光谱技术在中医舌苔信息提取方面具有一定的可行性,能够为中医舌诊舌苔分离以及舌苔信息提取提供一种快速、简便的检测手段。     

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。     

高光谱成像的马铃薯叶片含水率分布可视化

为了快速检测马铃薯叶片的水分含量,并探究受到干旱胁迫时叶片含水率变化情况,利用高光谱成像对马铃薯叶片含水率进行检测和可视化研究。采集71个叶片,用烘干法对叶片水分梯度进行控制,共得到355个样本。使用高光谱分选仪器采集叶片862.9~1 704.2 nm(256个波长)的光谱成像数据,采用称重法测量含水率。利用Sample set partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)算法将总样本按照2∶1的比例划分为建模集(240个样本)和验证集(115个样本)。对采集的数据进行光谱特征分析,本文分别用CA和RF两种算法,各筛选得到15个特征波长。基于CA筛选出相关系数高于0.96的15个波长分别为1 406.82,1 410.12,1 403.62,1 413.32,1 416.62,1 419.82,1 400.32,1 423.12,1 426.32,1 429.62,1 432.82,1 436.12,1 439.32,1 442.52和1 445.8 nm。基于RF算法筛选被选概率高于0.3的15个特征波长,按照被选择概率值从大到小排列,分别为1 071.62,1 041.12,1 222.52,1 465.22,1 397.02,1 449.02,1 034.32,1 523.22,976.42,1 172.52,979.82,1 165.82,1 037.72,1 426.32和869.8 nm。用CA和RF算法筛选到的特征波长建立PLSR模型,分别记为CA-PLSR模型和RF-PLSR模型。利用高精度模型检测结果,对马铃薯叶片含水率进行可视化分析,首先计算马铃薯叶片图像每个像素点的含水率,得到灰度图像,然后对灰度图像进行伪彩色变换,绘制出叶片含水率可视化彩色图像。为了体现马铃薯叶片烘干处理中含水率变化进程,用HSV彩色模型对样本叶片的伪彩色图像进行分割,获得分割图像结果,显示出在某含水率区间的叶片面积比例。结果显示,CA算法选取的15个波长均在1 400.3~1 450.0 nm范围内,CA-PLSR模型的建模精度(R2_c)为0.975 5、建模集均方根误差(RMSEC)为2.81%,验证集精度(R2_v)为0.933 2、验证集均方根误差(RMSEV)为2.31%。RF算法选取的特征波长分布范围较CA法选取范围广,具有局部“峰谷”特性,且RF-PLSR模型的建模集精度(R2_c)为0.983 2、RMSEC为2.32%,验证集精度(R2_v)为0.947 1、RMSEV为2.15%。选取RF-PLS模型计算马铃薯每个像素点的含水率,得到伪彩色变换图像,观察可知随着烘干时间的增加含水率逐渐下降;并能够从叶片结构角度看到,随着水分胁迫的加强,叶片从边缘开始失水,逐渐向叶片中间蔓延,其中叶茎和叶脉的含水率较其他部位高。计算得到叶片伪彩色图像中含水率大于90%,80%和70%的像素点占整个叶片图像的比例。利用高光谱成像技术可以实现马铃薯叶片的含水率检测与分布可视化表达,为监测马铃薯生长状况以及叶片含水率分析提供新的理论根据。     

基于高光谱成像的南瓜叶片叶绿素分布可视化研究

叶绿素浓度是植物生长的指示剂,而叶片的SPAD值则可以反映植物叶绿素含量,从而监测植物的生长状况。本文采用可见-近红外(380～1 030 nm)高光谱成像技术可以实现南瓜叶片SPAD值的可视化,同时根据叶片霜霉病疫情与叶绿素含量呈显著正相关进而可以快速诊断霜霉病疫情。通过测定健康叶片和感染不同霜霉病疫情的叶片光谱曲线,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段的选择,可以得到10条特征波段,再结合偏最小二乘回归法(PLSR)进行南瓜叶片SPAD的预测。结果表明,通过对48个样本的训练,对23个样本进行预测,可以得到南瓜叶片SPAD较好的预测效果,其中R_C=0.918,RMSECV=3.932; R_CV=0.846,RMSECV=5.254; R_P=0.881,RMSEP=3.714。根据叶片光谱特征波段与SPAD之间的线性回归方程可以计算叶片各个像素点的SPAD值,最后采用图像处理技术可以得到南瓜叶片SPAD的可视化分布图,同时也反映了霜霉病的感染分布,进而判断南瓜叶片的霜霉病疫情。该研究为监测植物生长状况及判别南瓜叶片霜霉病疫情奠定了理论基础。     

高光谱探测绿色涂料伪装的光谱成像研究

基于现有伪装涂料与植被反射光谱的本质差异,提出一种可有效识别当前所有绿色伪装涂料的高光谱成像方法.通过分析绿色伪装涂料与被子植物叶片的反射光谱及其一阶微分谱的差异,确定了星载和机载高光谱遥感探测中,可见光波段的绿色反射峰和780～1 300 nm的“近红外高原”波段反射率的波动性是识别绿色伪装涂料的有效光谱特征.对“近红外高原”波段的反射光谱进行成像是高光谱探测实现伪装目标可视识别的可行方法,尤其是对反射光谱一阶微分处理后进行成像可更加有效地识别植被环境中的绿色伪装涂料.     

基于卷积神经网络和高光谱成像技术的多宝鱼新鲜度鉴别

鱼类产品新鲜度鉴别一直是重要的研究课题,相较于目前常规鱼类品质检测方法存在的成本高、检测时间长等问题,高光谱成像技术(HSI)因其无损、快速等优势得到了学者的广泛研究。卷积神经网络是深度学习中应用较为广泛的模型,表达能力强,模型效率高。因此,使用卷积神经网络(CNN)结合高光谱成像技术建立多宝鱼新鲜度鉴别模型。采集160个多宝鱼样本感兴趣区域(ROI)光谱,并根据样本不同冻融次数和冷冻时间分为5类新鲜度。以VGG11网络为基础,针对光谱数据特点对网络结构进行调整,减少全连接层数量,降低模型的复杂度,分别对比不同卷积核个数、激活函数对分类性能造成的影响,确定最佳CNN网络结构。由于高光谱数据量大同时存在的冗余信息较多,分别采用无信息变量消除算法(UVE)和随机青蛙算法(RF)对高光谱数据进行波长筛选,将波长筛选后的高光谱数据分别输入卷积神经网络(CNN)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、 K最近邻算法(KNN)建立模型。采用无信息变量消除(UVE)提取的165个特征波长建立的UVE-CNN模型鉴别效果最佳,分类模型在测试集上的精度达到了100%。结果表明,利用卷积神经网络与高光谱成像...     

基于高光谱成像技术的微小摄像头检测技术

针对高光谱成像特点,提出了一种基于三维特征检测微小摄像头的方案。在空间维利用猫眼效应筛选疑似目标,在光谱维对结果进行精准判定。依据摄像头结构,分析了可见光摄像头的反射光谱特征。基于几何光学和辐射度学,计算和仿真了系统的探测距离。结果表明,正常工作时,光功率影响最小探测距离,目标尺寸影响最大探测距离。搭建了微小摄像头光谱特征验证系统。结果表明,采用吸收型红外截止滤光片的目标的非反射光占比曲线变化平缓且数值高,采用反射型红外截止滤光片的目标的非反射光占比曲线可见光部分数值高,红外部分数值低,从700 nm附近开始下降,甚至发生突变,实验数据显示,突变位置的斜率绝对值是红外波段斜率绝对值的10倍以上。实验结果与预期分析的结果一致,验证了高光谱成像技术检测微小摄像头的可行性。     

透射和反射高光谱成像的马铃薯损伤检测比较研究

针对马铃薯损伤部位随机放置会影响检测精度的问题,提出从正对相机、背对相机及侧对相机三个方向,应用透射和反射高光谱成像技术采集马铃薯图像,进行透射和反射高光谱成像的马铃薯损伤检测比较研究。对透射和反射高光谱图像进行独立成分(IC)分析和特征提取,利用所得特征对反射图像进行二次IC分析,对透射和反射光谱进行变量选择,最终分别建立基于反射图像、反射光谱、透射光谱的马铃薯损伤定性识别模型;对识别准确率高的模型做进一步优化,采用子窗口排列分析(SPA)算法对透射光谱的特征做二次选择得到3个光谱变量,并建立任意放置的马铃薯损伤识别最优模型。试验结果表明,基于反射图像、反射光谱建立的模型识别准确率较低,其中基于反射图像的马铃薯碰伤,侧对相机识别准确率最低为43.10%;基于透射光谱信息建立的模型识别准确率较高,损伤部位正对、背对相机的识别准确率均为100%,侧对相机为99.53%;马铃薯损伤识别最优模型对任意放置的损伤识别准确率为97.39%。应用透射高光谱成像技术可以检测任意放置方向下的马铃薯损伤,该研究可为马铃薯综合品质的在线检测提供技术支持。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

高光谱成像技术的柑橘植株叶片含氮量预测模型

氮素是果树生长发育的一种大量必需元素,及时准确地监控果树的氮营养状况,对果树的合理施肥、增产、优化果实品质以及减缓过量施氮引起的水资源污染具有重要意义。利用高光谱成像技术结合多变量统计学方法,建立了柑橘植株叶片的含氮量预测模型。研究步骤为：高光谱扫描、提取平均光谱曲线、预处理原始光谱数据、采用连续投影法提取特征波段和建立含氮量预测模型。从SG平滑、SNV、MSC、1-Der等11种预处理方法中筛选出的较优预处理方法是SG平滑、Detrending和SG平滑-Detrending。对应这三种最优预处理方法,先采用连续投影法挑选出各自的特征波长,然后将各特征波段下的光谱反射率作为偏最小二乘、多元线性回归和反向传播人工神经网络模型的输入,各自建立三个预测模型。从以上获得的9个预测模型中,得出两个最优模型SG平滑-Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.851 3,RMSEP：0.188 1)和Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.8609,RMSEP：0.159 5)。结果表明,利用高光谱数据测定柑橘叶片含氮量具有可行性。这为实时、准确地监控柑橘植株生长过程中叶片含氮量的变化以及合理科学的氮肥施加提供了一定的理论基础。     

基于二次成像的像面干涉高光谱成像方法

像面干涉高光谱成像技术主要应用于遥感成像领域,为了实现不同距离目标的光谱成像探测,提出了一种基于二次成像的像面干涉高光谱成像方法。通过在无限远成像系统中加入前端成像物镜、中继准直物镜和横向剪切分束器,构建一个二次成像的干涉系统。通过采用分离式的前端成像物镜方案,选用变焦镜头或不同焦距的定焦镜头,有效地兼顾远、近距离目标的成像光谱探测。对该方法的成像系统、光谱分辨率和推扫方式等方面进行了分析,进一步搭建了实验装置,对室内近场目标和室外远场目标进行了成像实验,并对生物组织进行了显微光谱干涉成像实验。实验结果表明,该成像方法能够有效用于不同距离目标的高光谱成像探测。     

顾及光谱混叠的高光谱相机任意方向侧扫几何成像

以移动平台的线推扫式高光谱相机横向推扫成像不同于以卫星平台或飞机平台的竖直摄影成像方式,其属于水平方向推扫竖直方向成像,存在投影面选择、空间方位确定以及光顾混叠等问题。针对上述情况,详细推导了适合于线阵高光谱相机地面推扫的影像像素地理参考模型,可以进行任意方向的地面横向推扫成像;结合影像的地面采样间隔大小及推扫成像的区域范围,给出了地理参考后影像格网划分的一般过程;同时,考虑到在影像格网划分过程中存在的舍入误差,以及在影像校正过程中采用传统直接光谱采样可能造成的光谱掺杂问题,提出了基于地理参考后相邻像素重叠面积作为权重系数进行加权融合的改进光谱采样方法。最后进行了大量地面横向推扫成像实验,并依据上述算法进行了影像畸变校正,验证了线阵影像几何畸变校正算法的有效性及鲁棒性,同时,对校正好后的影像选用多个样本点进行了光谱数据验证,实验表明改进后的光谱采样方法明显优于直接光谱采样算法,为同类产品的地面应用提供参考。     

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。     

基于数字滤波的主动式高光谱成像系统及其波长标定

基于数字滤波技术,提出了获取物体反射光谱数据立方体和光谱响应曲线的主动式新型高光谱成像系统。对传统WDF型瓦兹渥斯反射式单色仪进行了改装,在入射光一定的情况下,增大出射光通量,提高了照射在物体表面的光强。利用数字滤波方式代替光学窄带滤波器,解决了多个光学滤光片不能连续可调和其他滤波器成本高的问题,建立了波长连续可调,带宽可调的高光谱成像系统。针对系统的特点和采集方式,提出了适当的定标方式,其波长误差2nm。得到了绿色树叶效果良好的光谱数据立方体和响应曲线,表明提出的系统适用于实验室中小视场内的光谱成像测量研究。     

双通道曲面棱镜高光谱成像系统设计

为满足航空航天载荷宽谱段、小型化的探测需求,提出一种双通道曲面棱镜高光谱成像系统的设计方法,实现单台光谱成像仪可同时覆盖可见光和短波红外两个波段。可见光和短波红外两个通道共用一个离轴三反前置成像系统和部分光谱系统,通过在像面前放置的分色片进行分光,使得可见光由分色片全部反射,短波红外由分色片全部透射,反射光和透射光分别被不同的探测器接收。根据此方法设计了谱段范围为420～2500nm的双通道光谱成像系统。结果表明,该系统结构简单,光学成像性能良好,光学总长度小于350mm。与传统的宽谱段光谱成像方法相比,该方法可以满足系统的小型化和低成本需求,适用于航空航天遥感应用。     

应用近地成像高光谱估算玉米叶绿素含量

图谱合一的近地成像高光谱是现代数字农业对田块尺度的作物长势信息进行动态临测和实时臀理的需要,是促进农业定量遥感发展的重要手段之一.文章通过自主研制的田间扫描成像光谱仪近地获得盆栽和大田玉米的冠层高光谱影像,从影像中精确提取玉米不同层位的叶片反射光谱并计算TCARI,OSA-VI,CARI,NDVI等多种光谱植被指数.构...     

高光谱成像的多种类柑橘病虫药害叶片检测方法研究

影响柑橘生长的病虫药害种类繁多,目前的检测方法大多针对单一病症,开发基于高光谱成像和机器学习的多种类柑橘病虫药害叶片快速精准检测方法,对果园精准施药和柑橘产业健康发展具有重要意义。以果园自然发病的柑橘叶片为研究对象,包括柑橘正常叶(50片)、溃疡病叶(50片)、煤烟病叶(103片)、缺素病叶(60片)、红蜘蛛叶(56片)和除草剂危害叶(85片),采集350～1 050 nm波段内的高光谱数据。分别利用一阶求导(1^stDer)、多元散射校正(MSC)和中值滤波(MF)方法对原始(Origin)高光谱数据进行预处理,对预处理后的高光谱数据采用主成分分析(PCA)和竞争性自适应重加权(CARS)算法提取特征波长,CARS降维得到的特征波长分别为10个、 5个、 12个和10个,4组PCA提取的特征波长均为7个,两种方法所得特征波长范围都集中在700～760 nm波段内。对全波段(FS)使用极限梯度提升树(XGBoost)算法,特征波长使用支持向量机(SVM)建立柑橘病叶多分类模型。采用XGBoost建立的检测识别模型有Origin-FS-XGBoost, 1^s...