- 相关推荐
基于高光谱成像的苹果多品质参数同时检测
摘要：利用高光谱空间散射曲线的3个洛伦兹拟合参数对苹果的品质(硬度、可溶性固溶物含量)进行同时检测.采用偏最小二乘,逐步多元线性回归和BP神经网络3种方法,对归一化处理和未归一化处理的3个洛伦兹参数组合分别建立苹果品质的预测模型.结果表明:采用偏最小二乘法对未归一化处理参数的组合建立硬度的预测模型其预测结果最好,校正组相关系数Rc=0.93,校正标准差SEC=0.56,验证组相关系数Rv=0.84,验证标准差SEV=0.94.采用偏最小二乘法对归一化处理参数的组合建立可溶性固形物的预测模型其预测结果最好,Rc=0.95,SEC=0.29,Rv=0.83,SEV=0.63.研究结果表明:利用高光谱空间散射曲线的多拟合参数组合可以同时检测苹果的多品质参数. 作者： 单佳佳吴建虎陈菁菁彭彦昆王伟李永玉 Author： SHAN Jia-jia WU Jian-hu CHEN Jing-jing PENG Yan-kun WANG Wei LI Yong-yu 作者单位： 中国农业大学工学院,北京,100083 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2010, 30(10) 分类号： S123 关键词： 高光谱散射图像 硬度 可溶性固溶物 苹果 洛伦兹函数 机标分类号： O65 TP3 机标关键词： 光谱成像 苹果品质 品质参数 同时检测 Quality Attributes 归一化处理 偏最小二乘法 预测模型 参数组合 逐步多元线性回归 预测结果 相关系数 散射曲线 拟合参数 光谱空间 洛伦兹 可溶性固形物 标准差 硬度 验证 基金项目： 国家科技支撑计划子课题【基于高光谱成像的苹果多品质参数同时检测】相关文章：
基于可见-近红外光谱和多光谱成像技术的梨损伤检测研究05-07
基于高光谱成像技术的牛肉大理石花纹的评估04-28
基于红边位置提取验证成像与非成像高光谱数据的一致性05-07
基于多光谱成像的番茄叶片叶绿素含量预测建模方法研究05-07
基于实测端元光谱的多光谱图像光谱模拟研究05-07
地物反射波谱特征及高光谱成像遥感04-27
美国高光谱成像技术获资金支持05-03
基于Mann-Whitney非参数检验和SVM的竹类高光谱识别05-07
基于光谱相关性的SVM高光谱遥感影像分类04-28
应用近地成像高光谱估算玉米叶绿素含量05-07