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基于多光谱成像技术的小麦品种快速无损鉴定

文献类型： 中文期刊

作者： 许学 1 ; 马卉 2 ; 王钰 2 ; 刘伟 2 ; 杨剑波 2 ; 汪秀峰 2 ;

作者机构： 1.安徽省农业科学院水稻研究所

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关键词： 多光谱成像;小麦;特征融合;品种鉴定;无损;神经网络

期刊名称： 中国农学通报

ISSN： 1000-6850

年卷期： 2019 年 015 期

页码： 14-19

收录情况： CSCD

摘要： 为了研究多光谱成像技术对小麦品种快速无损鉴定的可行性,采用VideometerLab多光谱图像采集设备对5个小麦品种共500个样品在405~970 nm波段内的进行多光谱图像信息进行采集,获取其光谱、颜色和形态特征.利用主成分分析对5个小麦品种进行定性鉴别,同时,基于光谱特征和光谱图像特征分别比较了神经网络、支持向量机和随机森林3种模型的鉴定效果.结果显示:利用19个光谱特征值建立的模型中,BPNN识别模型效果最佳,其建模集和预测集的识别率分别为100%和91.25%.融合19个光谱特征和6个图像特征所建立的模型中,BPNN识别模型效果最佳,其建模集和预测集的识别率分别达到了100%和98.4%.结果表明,基于BPNN的多光谱特征融合能够有效的提高小麦品种鉴定效率,为小麦品种的快速无损检测提供了一个新途径.

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