基于高光谱成像技术的稻谷品种鉴别研究

许多不同的稻谷品种看起来很相似,但它们的化学成分和最终产品质量却有很大差别,每年因品种混淆而造成巨大的经济损失,对稻谷品种的鉴别是发展优质粮食工程的现实需要,为此提出了一种采用高光谱成像技术实现稻谷品种无损快速鉴别的方法。主要研究内容和结果如下：（1）在全波段388～1 000 nm范围内采集5个品种共150粒的稻谷高光谱反射率数据,筛选出差异明显的波段（600～800 nm）,将此波段内每个品种的反射率进行Stacked计算和curve-smoothing平滑处理以增加其区分度。（2）对5种稻谷经平滑处理后的反射率数据做主成分分析,找到权值系数最大的波长位于680 nm,将其作为特征波长。加载特征波长下的纹理图像,计算每粒稻谷样品的纹理特征参数：均值（Mean）、方差（Variance）、信息熵（Entropy）和偏差(Skewness)。利用阈值分割的方法将目标与背景区分开,计算每粒稻谷形态特征参数：面积像素数/pixels2、边界的周长/pixels、长轴长度/pixels、短轴长度/pixels。结合稻谷的纹理特征参数和形态特征参数,比较Fisher判别分析模型、偏最小二乘回归模型（PLSR）和人工神经网络模型（ANN）对稻谷品种鉴别的效果。（3）结果显示,Fisher判别分析中函数1和函数2的累计方差贡献率达到93%,能够较好地解释稻谷的品种信息。将样本的函数值与组质心的平方马氏距离（Mahalanobis）做比较,值相近的作为同一分组类别,对稻谷品种的整体识别正确率能达到95.3%;偏最小二成回归模型：Y_品种=0.03X_均值-0.36X_方差-0.24X_信息熵+0.37X_偏差+0.31X_面积-0.32X_周长-0.39X_长轴长度+0.45X_短轴长度,该回归模型相关系数r=0.98,校正均方根RMESS=0.29,交叉验证均方根PMESSCV=0.32,对稻谷的品种鉴别正确率能达到95%;构建的ANN模型为具有sigmoid隐含和softmax输出神经元的双层前馈网络,对150个样品按70%∶15%∶15%的比例随机划分训练集、测试集、验证集,选择共轭梯度法（scaled conjugate gradient）作为训练算法,以交叉熵（cross-entropy）作为模型的评价指标,对稻谷品种鉴别的正确率可达到98%。稻谷品种鉴别的ANN模型在分类精度上优于Fisher判别和PLSR,选择特征波长下的图像信息建立稻谷品种识别的ANN模型,对稻谷品种的无损快速鉴别具有重要指导意义。