基于高光谱成像技术的烤烟上部烟叶成熟度光谱特征分析及判别模型构建应用研究
Spectral characteristics analysis and discriminating model construction of flue-cured upper tobacco leaves with different maturity based on hyperspectral imaging technology作者机构：湖北省烟草公司恩施州公司湖北恩施445000 中国农业科学院烟草研究所农业农村部烟草质量安全风险评估实验室青岛266101
出 版 物：《中国烟草学报》 (Acta Tabacaria Sinica)
年 卷 期：2024年第30卷第1期
页 面：36-45页
基 金：湖北省烟草公司科技项目“基于高光谱成像的中棵烟长势长相及上部烟成熟度判别技术研究”(027Y2021-025)
主 题：便携式高光谱仪 上部烟叶 成熟度 光谱特征 模型构建及应用
摘 要：【目的】研究不同成熟度上部烟叶的高光谱特征及智能化判别的可行性。【方法】运用便携式高光谱仪采集3种成熟度(尚熟(SS)、成熟(CS)、过熟(GS))上部烟叶的高光谱图像并提取光谱数据。运用相关性分析、主成分分析以及方差分析等方法分析光谱特征并构建5种模型(支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、随机森林(RF)、LightGBM和XGBoost)用于成熟度判别评价。【结果】(1)可见光(400~720 nm)与近红外(750~1000 nm)内部各波段之间相关性较强,而两个区域之间相关性较弱;(2)5个特征值大于1的主成分(PC1~PC5)几乎包含了所有的光谱信息,且主成分方差分析结果表明不同成熟度上部烟叶的光谱反射特征在可见光、红边以及部分近红外区域(950~1000nm)统计学差异显著;(3)5种模型中SVM性能最优,2021年度样品的判别精确率、召回率和F1分数均在0.95以上,而2022年度以及2021+2022年度样品分别在0.93和0.92以上。【结论】上部烟叶高光谱存在多重共线性,具有很好的降维效果,且不同成熟度的光谱反射特征存在显著差异。SVM判别性能在不同年度间具有很好的稳定性,可用于上部烟叶成熟度判别。
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